如何证明为调节变量？

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  做一个分析，需要证明领导风格是调节变量，但是不知如何让下手，请问在SPSS15.0里应该如何操作呢？小女子不胜感激！！！！

[此贴子已经被作者于2009-3-10 9:15:01编辑过]

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关键词：调节变量 SPSS15 领导风格 如何操作 SPSS 不胜感激 小女子 如何 风格

MANCOVA

如果是路径系数的调节，那么就算是MULTI GROUP ANALYSIS,AMOS和 LISREL都可以处理

alex

可不可以告诉我具体操作？是不是可以在多元回归里面做？还是？

你给的信息太少，很多方法可以做调节分析的

是这样的，比如X对Y，要证明M是调节变量，操作的话你能够抽空告诉我的话，就太好了，我现在是一知半解，大概知道要在多元层级回归里做，但是我现在在SPSS里没找到，还有就是即使找到的话，有很多options不知道该怎么选？能不能帮帮我，谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢............

在结构方程模型里验证调节变量一直是一个辣手的问题。调节变量是一个会影响两个变量的关系的变量。当X与Y的关系会随着M的变动而改变的话，M就叫做X-Y这个关系的调节变量。在图标上，调节变量是这样表达的：

在验证的时候，我们会用一个「相乘项」来验证调节变量。用数学公式表现，就是：

     y = b₀ + b₁ X + b₂ M + b₃ (X*M) + e

Robert Ping (1995) 的结构方程建模中调节测验

Ping （1995）建议我们首先把所有X和M的测量项目做一个验证性的因子分析。从这个因子分析中我们就知道每一个X和M的测量项目的权数和随机误差方差。然后，我们把X和M的测量项目，再加上一个（X*M）的潜变量做结构方程建模。这个（X*M）的测量项目是「所有X的测量项目的和」与「所有X的测量项目的和」的成积。（X*M）这个潜变量只有一个测量项目（即是“单一指标”）。这个单一指标的权数是「把X所有的测量项目的权数加起来，与M所有的测量项目的权数相加的成积」。这个单一指标的误差方差是（i）X和M的项目权数，（ii）X和M的潜变量方差，和（iii）X和M的项目的随机误差方差，这三者的一个函数。如果：

如果我们用以下这个简单的模型来示范的话：

那么、这个「单一指标」（X*M）的：权数λ_XM 和他的误差方差Var(δ)就是：

七楼的解答相当周全与严谨，看来在这方面有相当深的造诣！

7楼果然相当厉害！领教了！

分析的很好，鼓掌！！