针对#用分组回归方法检验调节效应,如何判断调节效应是否显著#的问题,搜索很多信息,论坛里也有一些相关帖子,但仍未得到解决。
由于用交互项检验调节效应不显著,于是采用分组回归的方法。(检验调节效应——交互项VS. 分组回归,论坛已有帖子进行了讨论 https://bbs.pinggu.org/thread-3796256-1-1.html)
以下是我的研究中存在的问题,望学术达人指点:
1.我所用的调节变量M是多维度构念(2个维度a和b),在分组时采用的方式是:对两个维度分别区分高低水平,选择同高同低的样本作为M的高低两组样本,这样的做法是否可行?
大部分研究在分组时(比如绘制调节效应图),大都采用 “Mean 加减SD” 的方式。我的样本采用此方法后得到的分组数据过少,故无法采用此方法。我的研究中,调节变量有两个维度。我采用的方法是分别进行中心化,>0为高 <0为低,然后选择同高同低作为调节变量的高低两个分组。
2.采用SPSS做的分组回归,组1中变量A不显著,组2变量A很显著。是否能直接说明调节效应显著?
3. 组1和 组2中变量BBeta系数发生变化,且均显著, 组2显著性更高。要验证调节效应是否要用Z检验?怎么检验?
(有些帖子里面说T检验可以替代,楼主不确定是否可行,毕竟二者有差异,使用条件不一样)
一些研究者采用了Z检验来 检验变量差异的显著性,搜了很多资料也没找到怎么进行Z检验。
eg.“温忠麟 , 侯杰泰的《调节效应与中介效应的比较和应用》(2005)”我也看过,确实把书翻遍了都只看到那一句解释“若回归系数的差异显著, 则调节效应显著”
eg.文章“杨俊; 韩炜; 张玉利.工作经验隶属性、市场化程度与创业行为速度.管理科学学报, 2014, 17(8), 10-22”中的相关内容,也不详细。 具体内容包括:“为了检验调节效应假设,由于调节变量和自变量都是分类变量且整体样本量较小,本文采用先以调节变量为依据对自变量做分组回归再利用Z 检验来比较自变量回归系数差异显著性的方法来检验调节效应”
“两组样本中对创业行为速度的回归系数发生了变化. 为了检验其回归系数变化是否存在显著性,遵循文献[41]的建议,本文采用Z 检验来进行判断,计算得出体制内工作经验在两组样本中回归系数变化的Z 值为3. 16,体制外工作经验在两组样本中回归系数变化的Z 值为5.16,均大于2.58( P < 0. 01) 的显著性临界值. 因此,可以判断在两组样本中,体制内工作经验和体制外工作经验的回归系数存在显著性差异” (原文引用的文献41为“Cohen J,Cohen P. Applied Multiple Regression /Correlation Analysis for the Behavioral Sciences ( 2nd edition) [M]. Hillsdale:Erlbaum,1983.”)
如果您解决过此类问题或者熟知此类问题,希望您能提供解答~~非常感谢!


雷达卡





,还是非常谢谢你呀~~~ 
京公网安备 11010802022788号







