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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]
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！) p7 w/ w/ q0 u6 \0 P
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！& w- D& S. t! l9 l
第一种解释：随着M的增加，X对Y的负向影响减弱；
; {$ Q; S& b' u# w n7 u* Y, L% @第二种解释：随着M的增加，X对Y的负向影响增强。3 H) `0 p1 Z$ E9 c
作者: zhouluyang 时间: 2012-1-7 12:50
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-1-7 13:54 编辑
, y0 l: b9 b! a3 n" A, B! n
+ ]8 W# [+ m+ I% f4 Y可以先分析主效应是正的情形。
/ x' [ E( x5 G3 L9 u
/ J9 A# C* O" Y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.
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* F( \$ z/ q. x; x! |! C- Z/ m, n由此再来理解主效应为负的情形，显然：, d; _9 j- D9 G$ ~. b6 z
9 A. D1 Q3 ^/ Z) t1 P! A, S0 ]$ ?; x3 ^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.+ D' W, ~( n2 D6 l3 \
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[attach]289962[/attach]) i2 U) i8 ]1 I7 V. F2 ?' z, v
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。）
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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。- v3 N R) j8 v8 v9 N2 V* u
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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）。
作者: zhouluyang 时间: 2012-1-7 13:24
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-1-7 13:37 编辑 & x; k, x* K/ J# y) u) D! ?
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4 D" p7 ]( d! m% p) A进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。! G! y0 Z' c: z# ]! u
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0 v; q C( Q8 G. C4 n
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？
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我认为，这是不可能的。
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0 k% F n6 ? J% b
. m0 P$ K* X! U5 J; ^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。) X5 ~% U# G3 H0 l
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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？
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7 Y1 Q" X! H' K; [) K. L: W% o我认为，这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。
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- H4 w* E. K0 v/ o# l/ q
1 r! U* O4 c8 q. X9 I6 u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。5 E/ ~4 O. E: {. ]: x4 |$ P4 T; l
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 
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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？
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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。
作者: zhouluyang 时间: 2012-1-7 15:14
很多博士论文，都比较乱呀。' @9 C- S4 J4 K- g* @7 i
中国如此，1 z }( D1 D3 {( L. f6 ~6 u9 t) B
全世界都如此。/ G" f# k2 w- Q$ W0 m8 }
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。4 _: q+ E- R+ c! N* T; A9 x
你觉得，我的分析，有道理不？
作者: Halinna 时间: 2012-1-7 15:22
zhouluyang 发表于 2012-1-7 15:14 ; b/ o! C5 p8 N
很多博士论文，都比较乱呀。6 Z! c' X4 `. x. ^$ @
中国如此，* Q: x3 U' k8 A* F0 c, H
全世界都如此。
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。
作者: zhouluyang 时间: 2012-1-7 17:34
那你现在知道如何提假设了木有？
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。+ I% v+ @0 @0 F6 P9 C! s& k# i4 @
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。
作者: zhouluyang 时间: 2012-1-13 17:10
Kenneth 发表于 2012-1-10 01:11 3 S3 } v& N) |+ M4 a9 w
Halinna，我建议你在土豆看看我（罗胜强）讲关于调节变量的视频。
) n g+ W% v( B, S: S5 YX 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。. {& I) f0 o/ I5 ]# {
我要把它们整理为书面的稿子。
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9 [& C( D" g' h7 A' E) t$ u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。# A v4 Z6 p4 B- W' _3 L# e
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）
% O) e" s* s' t9 e/ e! {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）4 {( m- P: M+ d2 h" E( k. W
作者: liuaiyangyc 时间: 2015-1-1 17:10
本帖最后由 liuaiyangyc 于 2015-1-26 15:40 编辑 ' ?- N; W9 I" q, ^3 m
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学习了，受教了
作者: methodology 时间: 2015-1-28 10:49
接着求教一个问题：
! O/ v% u( u- z9 ] I: fA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。* W ~& G" d$ l) E
( F" u/ Y' ]. @. A: a* x" S4 y
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。$ D; ~0 `! w/ n/ i
0 H8 c7 U$ u& ]2 z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？
; s/ r" ^0 _0 f( K* z
6 i$ Z3 d& g' ~2 _3 U# Pthanks！2 t0 ~; J$ R8 S4 [: Q4 O% _6 o1 U
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