关于层次回归变量中心化的疑问

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

各位大师，本人最近在利用层次回归法来检验调节变量。变量均为连续型。看到许多论文的做法都是参照温忠麟（2005）的方法，在进行层次回归分析前将自变量与调节变量中心化，然后相乘构建交互项，用以检验调节效用是否存在。

按照层次分析法，第一步通常加入控制变量，第二步加入自变量与调节变量，第三步再加入交互项，然后通过SPSS跑数据。现在我有个疑问，在第二步中所加的“自变量”与“调节变量”是经过中心化处理的还是没有经过中心化处理的？
我知道第三步中的交互项肯定是自变量与调节变量中心化处理后的乘积。
但之前我对于第二步的理解是放入中心化后的自变量与调节变量，但是今天看了一篇论文让我彻底凌乱了，见下图


按他的意思第二步应该直接放入未中心化处理的自变量与调节变量，难道我之前一直理解错了？还请指点！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

我也想知道这个问题的答案，求大神指导！！！

请问中心化处理的时候一个变量有多个问题你是怎么处理的呀？

我也想知道答案，请问楼主得出结论了么？

先用SPSS 平减（中心化）自变量、调节变量；平减后的变量相乘后，再平减。。然后， 第一步，平减自变量、因变量放入模型；第二步，加入平减调节变量；第三步，加入平减交互项。
连续变量必须平减，二分虚拟变量可不予以平减。部分模型中，中心化并不能减少共线性问题，也并不影响参数估计的精确性和模型拟合

我想值得二阶多维变量作调节变量如何中心化。就是一个变量有4个维度，20个题项的那种。