表1显变量的调节效应分析方法

Ⅰ 在线咨询问题调节效应变量

摘要 调节变量定义

Ⅱ 如何在excel中画调节效应图

在excel中画调节效应图的方法和操作步骤如下：

1、首先，打开一个准备好的表格，如下图所示。

Ⅲ 如何做SPSS的调节效应

调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型：Y = aX + bM + cXM + e .Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小.如果c 显着,说明M 的调节效应显着. 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论.当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 .2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ,若R2 2 显着高于R1 2 ,则调节效应显着.或者, 作XM 的回归系数检验,若显着,则调节效应显着；当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归.若回归系数的差异显着,则调节效应显着,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析. 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量.当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析.做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度.然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度.前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差.如果χ 2 检验结果是统计显着的,则调节效应显着；当调节变量和自变 量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型. 3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量. Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3.其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应.当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量. 4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应.步骤为：第一步检验系统c,如果c 不显着,Y 与X 相关不显着,停止中介 效应分析,如果显着进行第二步；第二步一次检验a,b,如果都显着,那么检验c′,c′显着中介效应显着,c′不显着则完全中介效应显着；如果a,b至少 有一个不显着,做Sobel 检验,显着则中介效应显着,不显着则中介效应不显着.Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ,中 ^a, ^b 分别是 a, b 的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 ^a, ^b 的标准误. 5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显着或不显着(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显着 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显着性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6. 中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计,包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M 第三做回归分析.（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化,即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量,以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析,还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归.检验主要看F 是否显着

Ⅳ 自变量与调节变量都是分类变量时怎么分析调节效应

根据自变量和调节变量的数据类型，可以分为以下四种情况：

Ⅳ 调节变量要和因变量相关才能检验调节效应吗

不是的，调节变量其实可以跟自变量或者因变量都不相关。

调节效应的主要前提是自变量和因变量应该有相关，因为调节的目的就是看自变量对因变量的作用在不同条件下有哪些变化。如果自变量和因变量本来就无关，也就是说在任何条件下都无关，那也没必要谈条件了。

在用软件做调节效应分析：

X是自变量，M是调节变量，Y是因变量（1）单独分析X与Y显着（2）单独分析M和Y也显着（3）单独分析X和M显着（4）最后将X*M，X和Y同时带入方程，结果显示交互项X*M显着，但是X和M分别对Y不显着了。

Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的（如性别、种族、学校类型等），也可以是定量的（如年龄、受教育年限、刺激次数等），它影响因变量和自变量之间关系的方向（正或负）和强弱。

以上内容参考：网络-调节变量

Ⅵ 如何用SPSS分析调节效应

做调节效应，通常是使用回归进行。更多是使用分层回归，即通过加入交互项后，看交互项是否显着，模型解释力度有没明显的变化，来判断调节效应是否存在。如果加入交互项后模型明显变化，或者调节项呈现出显着性即说明具有调节作用。SPSSAU中就有这个分析方法推荐使用。

Ⅶ 如何做SPSS的调节效应

显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e
的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显着高于R12，则调节效应显着。或者,作XM的回归系数检验,若显着,则调节效应显着；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按
M的取值分组,做
Y对
X的回归。若回归系数的差异显着,则调节效应显着，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX
+bM
+cXM
+e的层次回归分析。

Ⅷ 我的因变量是多分类变量，自变量是连续变量，调节变量是连续变量，如何用spss做调节效应分析

1.如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以。
2.如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。

3.这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0。

4.然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了。

Ⅸ spss调节效应 系数表解读

调节效应是否显着看AB乘积项的显着性就可以了，显着则调节效应显着。至于A和B是否都显着，是无关紧要的。
另一个需要注意的地方是，分析数据除了显着性，应当关注效应量或称效果量(effect size)，这里可以看一下R方变化值，就是说加入AB乘积项前后，R方的变化值有多大，这个变化值表示了交互效应的大小，通常认为至少0.02或者0.03以上才能认为交互效应有意义，否则即使显着，也可以说调节效应过小，缺少实际意义。