众所周知,调节效应是交互效应的一种,在分析时我们可以将其分成增强型交互作用(reinforcement interaction)和干扰型交互作用(interference interaction)。对于前者,随着X2(调节变量)的增大,自变量X1对因变量Y的正向影响越来越强;对于后者,随着X2(调节变量)的增大,自变量X1对因变量Y的正向影响越来越弱。
在加入调节变量时,方程如下:
Y= a + bX1 + cX2 + dX1*X2
但我有一问题不明:我们是基于什么来判定调节作用是属于增强型还是干扰型(或减弱型)呢?是否在做分层回归分析时,只要看方程中回归系数d是正值还是负值即可(假设调节效应显著)?
我们能否这样理解:
(A)假设自变量X1和因变量Y存在正相关,则:(1)如果交互项(X1*X2)前的回归系数d是正数,则是增强型或正向调节;(2)如果交互项(X1*X2)前的回归系数d是负数,则是干扰型或负向调节;
(B)假设自变量X1和因变量Y存在负相关,则:(1)如果交互项(X1*X2)前的回归系数d是正数,则是干扰型或负向调节;(2)如果交互项(X1*X2)前的回归系数d是负数,则是增强型或正向调节;
请各位朋友积极讨论一下。谢谢