调节变量为分类变量，怎么做回归

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调节变量为分类变量，比如：信息披露质量按“不及格、合格、良好、优秀”指定为1/2/3/4，它是调节变量，那应该直接交乘还是分组呢？

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关键词：调节变量 分类变量 怎么做 信息披露 不及格

effects coding 或者dummy coding。直接带入1/2/3/4是肯定不对的

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这个 https://stats.idre.ucla.edu/stat ... moderator-in-stata/ 或许跟你要的不太一样，但可学学其中之精神，或许有帮助。

https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=redirect&goto=findpost&ptid=5191207&pid=41935194&from^^uid=2861280
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a839b9a0100hss3.html
如果这可以帮助到你，请帮我评分，评分选项在我回复页面的右下方。

ievans 发表于 2019-1-7 17:58
effects coding 或者dummy coding。直接带入1/2/3/4是肯定不对的

这个可以用stata做吗？能详细点儿吗？先谢过啦

说起来简单码字难。举个例子吧。比如模型：Y = beta * X。X是分类变量，X有4个类别，分别标为1、2、3和4。此时，需要把X拆分成4 - 1个新的变量，记为X1、X2和X3。那么，原来的模型就变为：Y=beta1 * X1 + beta2 * X2 + beta3 * X3。这些新的变量的取值如下：

1. 当X = 1时， X1 = 1， X2 = 0， X3 = 0。所以beta1就表示X的类别1对Y的影响或者贡献
2. 当X = 2时， X1 = 0， X2 = 1， X3 = 0。所以beta2就表示X的类别2对Y的影响或者贡献
3. 当X = 3时， X1 = 0， X2 = 0， X3 = 1。所以beta3就表示X的类别3对Y的影响或者贡献
4. 当X = 4时， 情况又分为两种。这个时候就体现dummy和effects coding的区别了：
    1). dummy coding：X1 = 0， X2 = 0， X3 = 0。X的类别4对Y的影响或者贡献为0；
    2). effects coding：X1 = -1， X2 = -1， X3 = -1。X的类别4对Y的影响或者贡献为： - (beta1 + beta2 + beta3)。千万不要漏掉前边的负号。

当类别个数不同时，可以照此类推。总之，当类别数为n时，需要建立的新的变量的个数就为：n - 1

ievans 发表于 2019-1-8 22:41
说起来简单码字难。举个例子吧。比如模型：Y = beta * X。X是分类变量，X有4个类别，分别标为1、2、3和4。此 ...

我不知道stata能不能做，这无非就是个数据整理的过程。

ievans 发表于 2019-1-8 22:41
说起来简单码字难。举个例子吧。比如模型：Y = beta * X。X是分类变量，X有4个类别，分别标为1、2、3和4。此 ...

好的好的，谢谢啦

黃河泉 发表于 2019-1-7 18:25
这个 https://stats.idre.ucla.edu/stata/faq/how-can-i-do-moderated-mediation-with-a-categorical-moder ...

黄老师您好，我做的调节效应回归分析中，自变量单独对因变量时系数为负且显著，加入调节变量后，自变量为负且显著，调节变量系数显著为正，交互系数为负且显著，这说明调节变量增强了还是减弱了自变量对因变量的负相关关系呢？