连续的显变量为调节变量的结构方程模型

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模型当中，所有变量都是潜变量，但是，调节变量是一个连续的显变量，如工作年限，怎么破？（除了 按照高低值分组以外）

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关键词：结构方程模型 调节变量 结构方程 潜变量 模型

可以构建交互项(潜变量与显变量交互)，做交互效应分析。

南南数据 发表于 2016-10-11 19:15
可以构建交互项(潜变量与显变量交互)，做交互效应分析。

请问如何做交互项？
1、潜变量求因子得分化为显变量，均值中心化后，与调节变量相乘，再放入模型？
2、还是，潜变量指标分别与调节变量相称，构建一个新的交互项，此交互项也是一个潜变量？
谢谢！

有没有大神做过相关的，我查遍文献，只看到SEM中类别调节变量，或者自变量、调节变量都为潜变量的SEM，做过的请指教一二！

已经说得很清楚了，潜变量（自变量）与显变量（调节变量）直接构建交互项——二者相乘即可。可以查看温忠麟有关潜变量交互效应分析的文献，里面用的是潜变量与潜变量的交互，这个方法也适用于潜变量与显变量的交互。王济川的书籍中也有一个模型的例子是这种类型。你还是看的东西太少。

南南数据 发表于 2016-10-11 23:26
已经说得很清楚了，潜变量（自变量）与显变量（调节变量）直接构建交互项——二者相乘即可。可以查看温忠麟 ...

你好，温老师的书还有王济川老师的结构方程模型与Mplus应用，我都有看：
1、图片是温老师在调节效应与中介效应分析中所述，书中只涉及调节变量是类别变量和自变量为潜变量，或者两者都是潜变量的情景；
2、王老师在书里确实在结构方程模型部分有提到涉及潜变量与显变量的交互作用检验方法，除了分组检验之外，有一种MPLUS特有的LMS法，可以检验任何变量与潜变量的交互。但是这种方法，导师不是很支持，所以在另寻他路。
还请问，因为显变量只有一个指标，而潜变量有多个观察指标，您说得直接构建交互项，是求潜变量因子得分后与显变量相乘，还是乘积指标法（潜变量与潜变量交互时常使用的方法）？谢谢，还请不吝赐教！

晕，你看的是潜变量调节效应。显变量调节效应在温书85页。
变量中心化后，潜变量分别与显变量乘积成交互项，做关于潜变量的回归，再做关于潜变量、交互项的回归，比较R方。。

hy880121 发表于 2016-10-13 12:18
晕，你看的是潜变量调节效应。显变量调节效应在温书85页。
变量中心化后，潜变量分别与显变量乘积成交互项 ...

如果涉及的变量至少有一个是潜变量，应当使用潜变量调节效应分析方法。
                                                            ——page 86,第三章第二节第四部分，第一句话

温忠麟那本书第86页到87页第四部分，的确说法很矛盾，就是：如果调节变量是连续显变量，则根本不属于86页最后一行说的“两种情形”，他也没有明确说到这种情况该怎么办！这时候肯定不能用“构建交互项”的方法（第4章的第4、第5节），因为这违背了118页“不重复使用指标”的原则。比如调节变量就是显变量x1，而潜变量ξ却对应三个显变量x2，x3，x4，你可以构建x1·x2、x1·x3、x1·x4的乘积指标吗？根本不行，这是会产生严重“多重共线性”的。而且用108页“两步最小二乘回归”也不行，因为不可能再找到工具变量。我的建议：第一种方法，根据温忠麟106-107页的两种方法（即“二”、“三”）是可行的，那就是把作为自变量的那个潜变量根据因子得分或者简单平均求出其得分（这就是“化潜为显”），然后再用这两个显变量进行调节效应分析（86页表3-2右下角对应的方法）；第二种方法：还可以将连续调节变量进行离散分组化从而变成类别变量，从而用“多组结构方程分析”方法进行调节效应分析（依据见87页第2行第一句，具体做法见110-111页“第三节”）。

您好！请问最后怎么解决的呢？我现在在用Amos做调节，自变量和因变量都是潜变量，调节变量是只有一个项目的显变量（10点计分）。请问怎么构建交互项呢？