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标题: 请教关于交互作用做层级回归的变量放入顺序问题 [打印本页]

作者: Halinna    时间: 2011-4-26 22:52
标题: 请教关于交互作用做层级回归的变量放入顺序问题
Kenneth您好,终于可以发帖了,很高兴。我的问题如下:3 Z" s& c) K' J
在阅读文献时我发现做交互效应模型时,人们用两种方法做层级回归:
1 U" R, W9 h; X6 K, M第一种方法:block 1放入控制变量;block2放入自变量和调节变量的各个公因子;block3放入交互乘积项;即出来三个模型
1 L6 J8 |9 Y. J' C6 s第二种方法:block1放入控制变量;block2放入自变量;block3放入调节变量;block4放入交互乘积项即出来四个交互成绩项;& A6 ^7 `' j7 p+ `/ d: n4 B
请问哪一种是正确的呢?1 f5 P; M4 M, r) z
另:您关于标准化和中心化的回复我看懂了,非常感谢您。! Z. J% X! p! g

作者: Halinna    时间: 2011-4-26 22:58
Kenneth ,刚看到您关于三重交互效应的回答帖子,我估计是第一种方法好,可对?
作者: Kenneth    时间: 2011-4-27 11:19
回复 2楼 Halinna 的帖子' T# j+ b  j6 r& D. j8 ^" T' M, e) F, Z
; I: m3 c7 @7 H" M$ T0 C9 L  h# a! g
Halinna,恭喜你终于可以发帖子了(你知道这是中人网的同事的一大努力和牺牲吗?他们确实有他们的难处的)。
4 @2 o. \+ O" n回到你的问题。我看不见两者有什么不同。
* d- F1 I; T! o$ |$ p第一种:
1 V8 `9 F' [! n" p4 G( e! { y = b00 + b10*控制变量. N1 \$ m2 [4 s& q# s( r! f2 ~8 M
y = b01 + b11*控制变量 + b21*自变量 + b31*调节变量0 o( }5 P" E- `: ^) c$ ?
y = b02 + b12*控制变量 + b22*自变量 + a32*调节变量 + a41*自变量*调节变量& v+ R' o. a' C* j1 G
第二种:' w  Z+ m+ E# W4 S0 `2 _* X0 y
y = a00 + a10*控制变量
- l6 R% h- t+ T7 B" S y = a01 + a11*控制变量 + a21*自变量3 @; S5 g  }1 U
y = a02 + a12*控制变量 + a22*自变量 + a31*调节变量
, k4 _0 t& U% r; @# x, c6 M y = a02 + a13*控制变量 + a23*自变量 + a32*调节变量 + a41*自变量*调节变量: i/ u8 _" ~* B% B9 s) W$ {5 b
所谓第一与第二种的分别就是中间少了一条回归分析,但这个回归没有很大的意思的,除非你对单单自变量对因变量的影响有兴趣。所以,就算这样做也不可以叫做“错”吧。我猜背后的问题是有了调节或是交互作用,主效应(第一种的第二道回归)还有没有意义。有人说有,它是一个“平均效应”。有人说没有,因为不知道调节变量是什么,自变量对因变量的影响是不知道的(因为这才叫做调节嘛)。不同论据,就有不同的分析了。
作者: Halinna    时间: 2011-4-27 19:35
谢谢Kenneth,我明白了,刚才在本上做了记录。我现在一有问题就马上想到来这里求解,每一次您都认真回答,很让我感动,非常感谢您的奉献与博爱,让我们感受科学的严谨和有容乃大的精神。
作者: Halinna    时间: 2011-4-27 19:43
对了,Kenneth我还有一个问题,我用的第一种方法做的交互效应的层级回归,在F检验中第一个模型即只有控制变量那个模型不显著,没有通过检验;但第二个模型(含控制变量、自变量和调节变量)和第三个模型(含控制变量、自变量、调节变量和交互成绩项)都通过了显著性检验,这时可以不去管第一个模型的F检验结果吗?
! v# g  K! W9 X   
作者: Kenneth    时间: 2011-4-28 14:15
控制变量不显著,代表你的所谓“控制”没有作用,没有控制了什么,或是没有很大的意义。有人建议这样就不要用了。我的习惯是除非它们影响你以后的结果,不然,既然你原来控制是有原因的,就让它们留下也没有很大的问题吧。, [+ ]8 |3 p$ L7 E% N9 y( W; h8 H
, _$ a, [0 e' B0 {, v
注:不要有一个习惯有问题马上就问人,应该自己试试找答案,试试解决问题(这原来就是研究的训练嘛)。解决不了才去问。不然将来我死了以后你怎办呢?8 l! k( l# q6 D% }/ }; P( E
本帖最后由 Kenneth 于 2011-4-28 14:18 编辑
) R* S) b/ @/ e3 g
6 {$ t  p8 A  p9 S2 C5 \2 o
作者: lnspss    时间: 2011-6-5 22:56
借楼主的宝地,也请问Kenneth和楼主一个问题,我也做交互作用,按照楼主的第一种方法,即有M1,M2和M3三个模型,发现M3中的交互项系数是显著的(0.029),且但是R Square Change非常小只有0.009.这样算是有交互作用吗?




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