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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！
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！
9 [$ p$ O8 c6 n# X, N; }7 J第一种解释：随着M的增加，X对Y的负向影响减弱；
- l( D2 y( N& }; G6 ~  Q! S第二种解释：随着M的增加，X对Y的负向影响增强。

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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。
1 D# @0 }/ t% {/ U5 h8 ^
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.

: M# g! ~5 v1 W3 a" h6 O9 v$ G由此再来理解主效应为负的情形，显然：

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.

5 ~3 u+ h( J) S; u[attach]289962[/attach]
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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% V4 U# w2 o! J- ^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。

) u) W: t( K3 K$ |! {% l) U6 f

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


' T, v) z8 S/ j* E0 K[attach]289964[/attach]
  J3 I+ a% A3 n0 X- ]

进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。
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4 A2 }+ l) {/ f, n- W- C% z

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。
/ u3 A5 y2 O$ Y2 F- W6 i8 m

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。
  L/ U& T/ q* E7 L  k' ^' B6 Y9 I; D
3 ]2 d5 m/ A+ S& b$ u- r

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？
* v- M$ G" K* T1 B9 e0 E+ ~
( D, q0 r0 J/ {

我认为，这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。

  {5 F; B, {" B2 }. @4 k3 A

& D" a! k1 N& p+ C6 T% b0 {

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。
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。

/ v0 u& j& s  I, A8 i! @

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作者: Halinna    时间: 2012-1-7 15:10

zhouluyang 发表于 2012-1-7 13:24
4 f. r2 @  ~( v) {( h) B进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。

, i. C+ C3 u% i0 l. b  P& H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？
9 s: {+ H8 Z  }9 y1 c0 Z  d
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。
% M/ s# K1 m) O, w/ D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。
0 P, c! o& o! F* v( ]. S3 [7 e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。
中国如此，
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。

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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。
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
Halinna，我建议你在土豆看看我（罗胜强）讲关于调节变量的视频。
& g3 q3 m/ M  b: TX 对 Y 的影响，不可以单看 X×M　的系数 ...

; y) g% k/ `% c( T& L细看了 moderator部分。余下部分，interaction,mediation部分，再慢慢看。
我要把它们整理为书面的稿子。
. f2 ]* t) T2 ]) q" |7 [++++++++++++++

  U- g  T- v' {9 x* d2 W% N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。
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）
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）
  ~3 Q0 u) k8 F+ |8 x

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作者: liuaiyangyc    时间: 2015-1-1 17:10

% a! b/ ?4 ~( z9 ]
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：
# |3 L% V! I" D. c( WA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。

$ M3 X! d, K! ~2 n9 w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。
% y9 P. t' }3 Y+ k7 i: l$ u
, X, [# T/ x( n$ y! n$ X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？
4 P* \+ |4 x4 r/ W& {( r( u
0 A1 Y9 e+ A8 H- Cthanks！
" B. ~1 p, R3 [

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