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标题: 关于交互项的显著问题 [打印本页]
作者: Kenneth    时间: 2011-6-6 22:05
标题: 关于交互项的显著问题
新人不能发帖。代Inspss发以下帖子：
! d9 d4 |( @; U8 p1 Vlnspss2011-6-5 23:35kenneth你好,新人不能发帖,也不知道怎么样你才能看到,所以就发了几个地方.如有重复,请见谅.是关于交互作用的，按照一般做法建立M1(控制变量),M2(加自变量,调节项)和M3(加交互项)三个模型，发现M3中的交互项系数是显著的（0.029）,但是M3与M2之间的R Square Change非常小只有0.009.这样算是有交互作用吗?谢谢!
作者: lnspss    时间: 2011-6-6 23:17
谢谢Kenneth. 6 H9 B& L1 R  K, l1 b& [) L
我查阅了一些国外文献,发现有些文章的交互作用的R Square Change都也较低,在0.03-0.01之间,但国内的杂志,都比较大,在0.1以上,所有有些搞不清楚!
作者: zouwenchi    时间: 2011-6-8 21:21
尝试一下Inspss 的问题。个人认为delta R square 的值没有说一定在哪些范围之内是合理的。例如 Cohen,Cohen, West, & Aiken(2003)在交互作用的对方差变化的解释在1-3% 之间。Evans （1985）提出调节作用非常难发现，即使对方差变化产生1%的影响也非常重要的。所以我认为你说的0.009可以视为存在交互作用。
! {2 _" p- x, \* M1 \1 F( P以上是我个人的观点，希望和Kenny及大家一起探讨。1 l8 k8 Q4 j% v
作者: lnspss    时间: 2011-6-8 23:01
回复 3楼 zouwenchi 的帖子6 K" x$ r1 R2 c0 ?+ f* u
感谢 zouwenchi, 你提到的文献我会仔细阅读的!
0 W' v+ ~  u/ P( n. I
1 G: M$ S* J  ^. y   
作者: faultline    时间: 2011-6-10 10:54
个人认为，R squre在多少数值显著可能与很多因素有关，例如样本大小、测量方法（likert vs. proxy measurment以及延伸的多重共线性等）、测量误差等。
作者: Kenneth    时间: 2011-6-13 16:21
回复 1楼 Kenneth 的帖子- b% ^- g# ~8 _  R7 M
我想你要考虑的是三个问题：; J) G/ {5 j2 J
1. 交互项有先天的共线性问题，本来就不可能很大。6 y3 ?( j- ^" [% o1 A$ E3 X5 E+ l3 _
2. 你要的是理论的验证，还是预测的能力？
% s% T4 E& V& R" k2 [3 L1 ^8 ^% e3. practical significance相对与statistical significance在你这个问题有多重要？
) D* i% H& O; d% A; k) z) ~最后，如果你的意思是回归系数与R-平方的不协调的话，那就随便你选哪一个了。无论如何，不同的验证，如果有出入，就代表数据的结果不太理想了。
$ Q, i) g/ `" f9 e* j2 G) d
. v" ]7 `, T0 Y" T   
作者: sungirl001    时间: 2013-4-10 20:12
这个问题很困惑啊，学习了



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