面板数据，用process做调节效应分析，准确吗？因为process是基于OLS模型的，是否 - SPSS论坛

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halosumily 发表于 2019-3-3 18:34:56 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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各位论坛大神，求助，面板数据，在SPSS中用process做调节效应分析，准确吗？因为我看Hayes的书里process检验中介效应的回归是基于OLS模型的，但是对于面板数据，做中介调节效应分析的时候，选择什么模型进行加入交互项的回归，是否要考虑个体效应及时间效应，即应该：先做F检验确定是混合效应OLS还是用固定效应，如果不显著则用husman检验看使用固定（FE）还是随机效应(RE）模型呢？本人直接用PROCESS做了结果，和stata里按照先确定是固定还是随机效应模型加入交互项进行分层回归的结果并不一致。我觉得如果process是基于OLS的，那是否相较于选择合适的模型（确定是OLS，FE,RE）加入交互项的回归，process并不准确呢？
期待有老师同学们解答，非常感谢呀

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关键词：调节效应分析随机效应模型效应分析面板数据随机效应

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沙发

恒心与远方 发表于 2019-3-3 19:31:15 |只看作者 |坛友微信交流群

谢谢分享

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tongjiwangli340 发表于 2019-5-22 10:52:08 |只看作者 |坛友微信交流群

你好，同样在用面板数据做调节中介效应，你的问题解决了吗？可以交流qq798046037

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halosumily 发表于 2019-7-22 17:11:13 |只看作者 |坛友微信交流群

tongjiwangli340 发表于 2019-5-22 10:52
你好，同样在用面板数据做调节中介效应，你的问题解决了吗？可以交流qq798046037

你好~~不好意思呢暂时并没有解决这个疑惑。我自己试过在stata和process里对比做了调节效应检验，发现如果是固定效应模型，那stata里做的结果和process中加入省份虚拟变量的结果是一致的，但如果是用随机效应模型，就不一致。但是对于面板数据的调节中介检验，文献里也都用hausman检验，虽然不知道具体流程是怎么做的，我最简单的理解就是回归模型变了，而检验的流程还是按照调节检验的步骤。