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标题: 急问：请教调节变量如何影响主效应的方向问题 [打印本页]

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作者: Halinna    时间: 2012-1-7 12:33
标题: 急问：请教调节变量如何影响主效应的方向问题
Kenneth，你好！我现在遇到一个困惑，查了很多资料无解或者矛盾，所以来这里请教您！
7 E& N8 O0 ^. m  I5 ]- w+ [) L4 l我用SPSS做层级回归，得到的结论是：X对Y的主效应的回归系数为负数且达到显著性（-）***，即X对Y产生负向影响，对于调节变量M，X*M的回归系数也是负数也达到显著性（-）***，即：主效应是负向显著，乘积交互项也是负向显著，那么我如何解释这个调节变量对主效应的影响呢？以下哪种方法的解释正确呢？我查了很多资料有以下两种解释方法，我糊涂了，不知道哪种对，故请教您，谢谢！
第一种解释：随着M的增加，X对Y的负向影响减弱；
1 A- s0 ?' N5 R( l* q( M第二种解释：随着M的增加，X对Y的负向影响增强。
/ [  `2 e7 ^. G! U" u

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作者: zhouluyang    时间: 2012-1-7 12:50


可以先分析主效应是正的情形。

) ~. a3 b' y( Q1 M: O当主效应是正的时候，那么，调节效应为负，我们可以清晰地解释与理解：随着M的增加，X对Y的正效应减弱。见图1.

. C2 X, O. o( Q0 @- W5 i+ t由此再来理解主效应为负的情形，显然：
' U/ y6 a8 L* \* ?
当主效应为负的时候，那么，调节效应为负，则：随着M的增加，X对Y的负效应增强（这与“X对Y的正效应减弱”不是一个意思吗？）。见图2.
2 p+ ~1 u. h5 l9 n( y
$ ?/ U2 E! T. n( F, Q0 W& A[attach]289962[/attach]
: P! o3 \+ _1 [0 G. ]其实，不论主效应是正还是负，调节效应为负，其含义只有一个，即，使主效应的正效应减弱，换言之，让主效应的负效应增强，两者是一个意思。）

这个问题，我也纠结过。但经过思考，我的结论如上。也请大家与Kenny指正。
( G, X' {+ Q. ?  ]
6 t" Q& `. t3 m9 H8 f9 L

按你的问题，我们可以举一组数据。设X的主效应为-0.3，调节效应为-0.1（在管理中，由于主效应通常达不到中度或高度相关的水平，调节效应通常其绝对值在0.1以内），则X的总效应（total effect）-0.4。所以，结论是：随着M的增强，X对Y的负向影响（当是指总效应）增强了（当时指负的斜率的绝对值增加了）。

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作者: zhouluyang    时间: 2012-1-7 13:24

5 b5 d6 a8 d: j; B5 F
[attach]289964[/attach]
1 A! a4 k3 Q# H! k

进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。
0 _1 i$ v1 b, y4 Z6 h

7 m  d: Z" z9 t9 P9 B

图3中，主效应为正，调节效应为负，并且在调节效应的作用下，使总效应从正变为负，即直线的斜率由正变为负。那么，这种情况可能吗？

我认为，这是不可能的。

$ h$ N5 o4 H8 P0 ]4 y

假如X的主效应为0.6，M的主效应为-0.6，这都已经是非常强的主效应了。这时，他们的调节效应为-0.36。因此，经过M的调节作用后，X的总效应还是有0.24，即还是正的。可以作一数理证明。

设X的主效应为x，0<x<1，设M的主效应为m，-1<m<0，则可得0<x+xm<x。
4 N3 N6 X1 s+ ~9 X6 m4 t2 ^

1 V8 C/ W0 f( B$ \3 I

图4中，主效应为负，调节效应为正，并且在调节效应的作用下，使总效应变为正，即直线的斜率由负变为正。这种情形可能吗？

# \! e: S5 P+ u( [7 Z! |

! i6 d- B0 k0 V) {

我认为，这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。

' _3 a( J& e1 s! K$ ]" Z2 g- P

' n- g: i# v* v- p% _! m

假如X的主效应为-0.6，M的主效应为-0.6（而不是0.6），这时，他们的调节效应为0.36。因此，经过M的调节作用后，X的总效应是-0.24，即还是负的。可以作一数理证明。
0 z3 p8 V$ f# ~. F设X的主效应为x，-1<x<0，设M的主效应为m，-1<m<0，则可得-1<x+xm<0。

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作者: Halinna    时间: 2012-1-7 15:10

zhouluyang 发表于 2012-1-7 13:24
进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。

谢谢热情的zhou，你的结论是：不论主效应是正还是负，只要调节效应为负，其含义只有一个，即，使主效应的正效应减弱，或者，让主效应的负效应增强。可对？
& h- V( Q3 h& j" f0 h$ n
我查阅了很多博士论文，都对这个问题很模糊，大多都在主效应为负（x对Y），调节效应（XM）为负时，解释为随着调节变量增强，减弱了主效应之间的关系，所以不知道该如何提出假设了。

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作者: zhouluyang    时间: 2012-1-7 15:14
很多博士论文，都比较乱呀。
中国如此，
全世界都如此。
' `7 W# O6 N) ]; o: W模糊，可能有两种情形：一是懂的，所以没必要再点明。另一种是不懂的，只好含糊其词。
  @: F- M: t; w8 Q+ d# t  ~6 F你觉得，我的分析，有道理不？

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作者: Halinna    时间: 2012-1-7 15:22

zhouluyang 发表于 2012-1-7 15:14
很多博士论文，都比较乱呀。
8 O8 ]6 ^" L. D; L, s$ d9 X中国如此，
% }& O1 ^3 K$ P( P5 U全世界都如此。

' c1 ~! F9 n9 _我觉得没有数学和统计学的博士生们中相当一部分都是拿来主义，甚至不求甚解，想当然，只要按照理论和数据写出自己想要的那个假设即可，而不去追求科学的本源。

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作者: zhouluyang    时间: 2012-1-7 17:34
那你现在知道如何提假设了木有？

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作者: Kenneth    时间: 2012-1-10 01:11
Halinna，我建议你在土豆看看我（罗胜强）讲关于调节变量的视频。
) A. ?$ o- Q9 @8 `X 对 Y 的影响，不可以单看 X×M　的系数的正负来决定的。正负只可以告诉你这个调节是　reinforcement 还是 interference。真正的影响要看X与M的值是什么，要画图才可以看出来的。

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作者: zhouluyang    时间: 2012-1-13 17:10

Kenneth 发表于 2012-1-10 01:11
4 K, s* F- I, R% {Halinna，我建议你在土豆看看我（罗胜强）讲关于调节变量的视频。
, k* J" Y; K+ e1 t6 E! j' t) W7 jX 对 Y 的影响，不可以单看 X×M　的系数 ...

细看了 moderator部分。余下部分，interaction,mediation部分，再慢慢看。
9 J$ a! G5 c* Q7 V我要把它们整理为书面的稿子。
) h( Y/ W  v  P) L; _2 V( Z4 c++++++++++++++
* r7 F1 E. U- d1 j3 x
+ }! S' |) P( m( y除了学会识别调节变量外，我们还要学会对调节关系提出假设。要具体写明白如何调节，高的时候如何，低的时候如何。
+ `0 W7 d* a% d% {H1：工作-家庭冲突与职业满意度之间负相关，且这种负相关受员工的性别调节。（错）
/ z2 Q( E& T! u7 V4 s- C7 ]H1：对于女性，不管处在什么年龄阶段，工作-家庭冲突与职业满意度之间均负相关；但对于男性，这种负相关只发生在其职业生涯的后期。（对）
$ \& I/ P5 z8 U& o6 v0 s. Z

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作者: liuaiyangyc    时间: 2015-1-1 17:10

# ~& S5 o. [' A
学习了，受教了

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作者: methodology    时间: 2015-1-28 10:49
接着求教一个问题：
A正向影响B，M为调节变量。如果，假设，M正向调节A对B的影响，当M高时，A对B的影响更强。

在调节检验中，A→B的系数为正向显著；引入调节变量后，A，A*M→B的系数也为正向显著，但是，M的系数为负向显著。

6 r/ G9 S. u4 L6 V% ?请问，M的系数为负向显著，是否影响“M正向调节A对B的影响”的判断？
% |: i2 u* C5 [# G0 G0 S! ~; u' M
4 S, r: G: |, {" i& b: ~- uthanks！

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