【求助】调节变量为类别变量的调节分析方法

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根据温忠麟, 侯杰泰, 张雷的观点，如果自变量是连续型变量，调节变量是类别型变量，则在验证调节效应时应采取分组回归的方法


但是我查找原文，发现考察调节效应是否存在的标准是回归系数的差异程度。


但是，我查到的文献却是通过说明R方、F值以及回归系数的变化程度来说明 调节效应的存在，这是否科学？


如果要比较系数的差异性，需要怎么做？
fisher检验需要一个四格表，但分组回归只能提供两个值

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关键词：分析方法 调节分析 调节变量 Fisher 连续型变量 自变量 张雷

分组回归分析，如果要检验系数是否显著，需要用到结构方程模型才可以处理。而您所说的用R方改变量，这个是SPSS的分层回归分析。两者是不同的思路。

这两种方法不冲突，建议采取第二种方法。
温氏论文中的方法，分组回归，需要求联合标准误（spss中需要手算），且因为分组降低统计功效，现在一般不建议采用。
第二种方法是进行哑变量编码，乘积交互方法进行调节变量纳入，所以出现R2,ΔR2,及是否显著等指标，这是分层回归的操作。

同问，如果用fisher检验分组调节回归系数是否显著，它的具体步骤是什么？？如果用R方，F值的话，判断是否存在调节效应的临界值是什么呢？？

zlgsx 发表于 2015-5-14 09:12
这两种方法不冲突，建议采取第二种方法。
温氏论文中的方法，分组回归，需要求联合标准误（spss中需要手算 ...

实际上作者是按照第一种方法来做的


而且仔细看会发现，他的表里面根本没有 自变量×调节变量的交互项

我猜测他是想通过报告R方、F值等指标的方式来说明 回归系数显著

carloszone 发表于 2015-5-15 10:36
实际上作者是按照第一种方法来做的

他这个说明不太严谨，需要联合检验说明增加是显著的。他这里没有显著性检验吧？

carloszone 发表于 2015-5-15 10:36
实际上作者是按照第一种方法来做的

他这个说明不太严谨，需要联合检验说明增加是显著的。他这里没有显著性检验吧？

楼主可以把找的第二篇论文题目告知我吗？

zlgsx 发表于 2015-5-14 09:12
这两种方法不冲突，建议采取第二种方法。
温氏论文中的方法，分组回归，需要求联合标准误（spss中需要手算 ...

可以告知一下第二种方法有什么论文用过的吗？

正在做回归模型，如果自变量和调节变量都是哑变量，要怎么做调节效应啊，求大神解答。。。