为什么在检验调节效用要将自变量和调节变量中心化？

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检验调节效用步骤：
第一步：控
第二步：自、控
第三步：自、控、调
第四步：自、控、调、交互

在第四步自变量和调节变量为什么要中心化？  请能人详细解答一下！！！
在第四步才用到中心化后的自变量和调节变量以及他们两个的交互项，而在前几步不用中心化后的变量呢？
请能人详细解答一下！！！详细   详细   详细  详细  详细  详细解答

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关键词：调节变量 自变量 中心化 交互项 调节效用检验为什么要中心化

      如果你要中心化，自始至终都应该用中心化的分数，包括前三步。中心化的作用是使得截距有意义，表示当横坐标为0时（中心化后，0表示自变量x的平均水平），y的水平。过去有观点认为，中心化可以避免多重共线性。假设x和m的交互项为xm，那么x和xm会有高相关，这就是多重共线性，这会导致统计检验不准确。但是，方杰,温忠麟,梁东梅,李霓霓2015年在《心理科学》上发表了《基于多元回归的调节效应分析》，概括了对中心化作用的现代观点，其认为，”避免多重共线性“不能作为中心化的理由。

万分感谢！有问题还咨询你啊。

好好看一下Hyes的Process插件书籍，里面说明了调节效应分析中变量中心化的必要性以及不必要性。

非常感谢楼上两位的回答以及引文！

bfzldh 发表于 2015-12-26 16:57
如果你要中心化，自始至终都应该用中心化的分数，包括前三步。中心化的作用是使得截距有意义，表示当 ...

看了层主提及的论文，有些不同的理解。该篇论文的作者论述中心化的影响有三个方面：1、中心化减少非本质的多重共线性（交互项与解释变量或调节变量的多重共线性）；2、中心化对调节效应检验结果没有任何影响，但对回归系数的检验有影响，体现在系数大小和显著性检验；3、中心化能改善对结果的理解。
..........层主所认为的中心化作用使得截距有意义大概说的是论文提到的第三个方面吧（其实有出入），事实上从计量经济学角度来讲，回归结果的截距意义不大，而有无严重多重共线性影响甚大。甚至该论文提及的第三个作用改善对结果的理解从计量学角度讲也是不存在的，因为一般多元回归方程里面，讨论其中之一的解释变量对被解释变量的影响，前提都是假定其他条件不变（其他变量不变），根本不需要其他变量等于0。从这个角度来说，层主所谓的消除多重共线性非中心化之原因有待商榷。
以上

bfzldh 发表于 2015-12-26 16:57
如果你要中心化，自始至终都应该用中心化的分数，包括前三步。中心化的作用是使得截距有意义，表示当 ...

您的观点是，1、2、3、4步中的与调节变量交互的变量，都应该使用中心化之后的数据？

我看到的很多文章貌似都不是这么安排的，比如【2016陈衍泰--科研管理】

由于回归结果的绝对数值意义不大，至少模型之间的数值比较意义不大，那么保持一致的中心化后数据，应该没必要吧。

坐等高人指点。

MaxDEA001 发表于 2016-4-6 09:03
您的观点是，1、2、3、4步中的与调节变量交互的变量，都应该使用中心化之后的数据？

我看到的很多文章 ...

楼主所示步骤显示是分层回归，分层回归各层中的自变量是同一个，或者说是同一列（至少在SPSS中是这样，stata不了解）。陈衍泰（2016）这篇文章提到“为了降低多重共线性带来的潜在问题， 对变量进行中心化后再生成交互项”，这句话无法看出其模型1、2中的自变量是否进行了中心化。

bfzldh 发表于 2016-4-6 09:20
楼主所示步骤显示是分层回归，分层回归各层中的自变量是同一个，或者说是同一列（至少在SPSS中是这样，st ...

比如
X
X Y
X Y X*Y
您的意思是，第一层的X也要跟第三层的X*Y中的X一样采用中心化之后的数据？
必要性在哪？

到底前三步和第四步是否要中心化，楼里还没定论啊啊啊，坐等大神回答！