SPSS中调节变量的几个实践问题！

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     首先说一下什么是调节变量？  变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM +e 。Y与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c衡量了调节效应(moderating effect)的大小。如果c显著，说明M 的调节效应显著。

   涉及到调节效应的一般分析方法:

第一做描述性统计，包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale里的realibility analsys）

第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y，M
第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear）

要先将自变量和M中心化，即减去各自的平均数:

1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y因变量，以及与自变量、因变量、M调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent

2、再按next 将X自变量输入（中介变量到此为止）

3、要做调节变量分析，还要将X与M的乘机在next里输入作进一步回归。

分析结果中的Beta就是Y=cX+bM+e的系数，B下的constant是常数。检验主要看F是否显著。

   spss分析中可能的几个问题：

1、数据处理时，是否要将主变量数据中心化？

答：所有数据都需要中心化处理。

2、分析结果中，主效应比较显著，但调节效应却不显著，怎么回事？

答：有可能是二者产生了共线，也有可能是调节变量也起到自变量的作用了。建议删减调节变量数量，抓住主要因素，增加自变量数量。

3、研究调节效应时，必须将自变量分别与这些调节变量相乘得到交互项，这样会不会在交互项之间、交互项与自变量之间产生多重共线性问题？

答：如果变量较多，是有可能的，建议用逐步回归方法，找出主要影响因素，调整模型。

   以上是我的一点经验，请指正。

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关键词：SPSS 调节变量 PSS Moderating constant 统计学 自变量 模型 影响

是楼主自己总结的么？感觉比较实用，赞一个

猎户星云 发表于 2014-10-28 11:41
是楼主自己总结的么？感觉比较实用，赞一个

是的，也是自己遇到的问题

猎户星云 发表于 2014-10-28 11:41
是楼主自己总结的么？感觉比较实用，赞一个

是的，也是自己遇到的问题

最近也在研究相关问题，不懂的地方再向你请教~~

楼主，如何检验调节方向呢，如果画调节效应图

楼主，我觉得你总结的很好，但是还有一些与我的认识不太一样的地方。
1.并不是所有的主变量都是要进行中心化的。如果只有自变量、因变量和调节变量，因变量是可以不用的。中心化主要是为了交互性项服务的，而调节效应的交互性是 自变量中心化*调节变量中心化。
2.在做调节效应的时候，第一步是在dependent里面放入因变量，在independent里面放入控制变量；第二步是在dependent放入因变量在independent里面放入控制变量、自变量 、调节变量；第三步是在dependent放入因变量在independent里面放入控制变量、自变量 、调节变量以及交互项。
我还有个疑问，因为我开始是没加调节变量的，所以只加入了控制变量，做了自变量和因变量的回归，是显著的。
现在加入了调节变量，那么只要做Blocks的三步回归，（1）主效应也就一并检验了是吗？（2）如果出现主效应不显著，调节变量的作用明显该如何处理呢？
希望能跟你探讨一下，看到请给我回复哦~

nddbb 发表于 2015-6-14 13:30
楼主，如何检验调节方向呢，如果画调节效应图

http://jingyan.baidu.com/article/fcb5aff7962d40edaa4a7183.html
你可以看看这个，很好用，能够自动生成图形，图形里面能看出正负

但跟據Hayes 自己的說法, 如果我們是做 Moderator (干擾) , 是不用做MEAN CENTER(中心化) 的, 因為輸出的結果是不會變的, 你可以自己試試。

你可以去找找這本書, Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis , Hayes 2013 , 第9.1 裡提到 Truths and Myths about Mean Centering 的事情。

謝謝

竺紫雪 发表于 2015-10-6 15:53
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