调节效应的结果与理论假设相反怎么办啊

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理论上加入调节变量应该是这增强自变量对因变量的影响，可是加入调节变量后自变量对因变量的回归系数变成了负的，要怎么处理啊，谢谢各位大神！！！{:2_36:}

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关键词：调节效应 怎么办 调节变量 回归系数 怎么处理 因变量 自变量 影响

把模型中的各个变量弄出来看看。

这是作出的结果

上面是作出的结果图，谢谢啦

lijj320 发表于 2015-2-4 17:08
上面是作出的结果图，谢谢啦

百度知道那里已经回复了。仔细查看两个变量对因变量的影响，梳理一下其中的关系。

南南数据 发表于 2015-2-4 21:09
百度知道那里已经回复了。仔细查看两个变量对因变量的影响，梳理一下其中的关系。

恩恩，看到了，谢谢您，X和M 的交互与M对X的调节做法不一样吗？还是说只是解释不一样

南南数据 发表于 2015-2-4 21:09
百度知道那里已经回复了。仔细查看两个变量对因变量的影响，梳理一下其中的关系。

这个是我用HLM分层作出的结果，烦请您看一下，是不是说明调节作用存在，只不过方向是反向的呢
Final estimation of fixed effects:
----------------------------------------------------------------------------
                                       Standard             Approx.
    Fixed Effect         Coefficient   Error      T-ratio   d.f.     P-value
----------------------------------------------------------------------------
For       INTRCPT1, B0
    INTRCPT2, G00           4.303331   0.045730    94.103        28    0.000
    发现    , G01           0.125424   0.055339     2.266        28    0.031
    变革    , G02           1.206419   0.236911     5.092        28    0.000
    发现*变革, G03          -0.028360   0.013076    -2.169        28    0.039
----------------------------------------------------------------------------

lijj320 发表于 2015-2-4 21:29
这个是我用HLM分层作出的结果，烦请您看一下，是不是说明调节作用存在，只不过方向是反向的呢
Final est ...

上层的调节效应是存在的。因为p值显著。

南南数据 发表于 2015-2-4 22:29
上层的调节效应是存在的。因为p值显著。

谢谢您这么晚了还回复我，那怎么看他是调节增强还是减弱呢，我看资料里面说第一层和第二层数据的系数符号相同就是增强的作用，符号相反是削弱，我这个自变量和调节变量都是第二层的数据，因变量是第一层的数据，（发现是自变量，变革是调节变量），我的这个结果说明了什么呢？谢谢啦！

请问楼主后面是怎么处理的？谢谢！