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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！
  Q5 O# E0 Q( q- o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；
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。
( b" \. I; Z* _6 l
) U7 W9 I* G5 `: S$ i4 r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.

' g& q3 \8 _9 T+ c- Y由此再来理解主效应为负的情形，显然：
' N; s7 v2 N6 G+ |
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.
8 N7 B2 D( u/ \$ b9 r7 N. u
5 `1 H6 d! L+ h$ q6 ?7 c[attach]289962[/attach]
! J* S5 R" L3 A( W# h- r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。）
! Y$ ?' u; v; j4 M3 b* X# R
0 l/ g! I, m: B* w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。

! _0 \( {0 [, C) ]1 j

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

; J. |: f+ _; P
[attach]289964[/attach]
  C1 `; O& v0 r1 s: E8 B% X

进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。

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？

1 B$ O, }: Q# f8 Z6 q# V: r! h

我认为，这是不可能的。

/ f4 s  X# U$ b9 e" 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。

* R, h. \9 ]0 {

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？

& B7 o. @5 p5 X6 b6 O& z( v0 a- i

我认为，这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。
$ A! ]5 p' z) p% R, C
# c! v# F# }5 t# _

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。
  i7 d4 {* c! Y/ w% 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。

& h& C5 E2 W8 u/ H! \# L/ ^

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作者: Halinna    时间: 2012-1-7 15:10

zhouluyang 发表于 2012-1-7 13:24
1 g5 h) g3 n( H% O5 ~' A进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。

4 W1 f  V- ?; x! h* A. W$ ?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？
" v; j( s( L5 |2 \& I
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。
" ]8 N  d  ^. D' j3 _中国如此，
9 ^) r3 ~+ C! x) o全世界都如此。
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。
" G0 ^/ Q; E4 X6 N. p3 ~9 A* g8 b' y9 x( ]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。
+ p9 A7 h6 E8 b* s) S8 H7 D3 `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
" @" W, L9 D  M+ j9 h* }) I" EHalinna，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 ...

$ ~/ K% i, i9 d+ g0 G, d7 @细看了 moderator部分。余下部分，interaction,mediation部分，再慢慢看。
3 n2 _( r5 u/ g$ J2 ]我要把它们整理为书面的稿子。
' f/ ~+ C6 p" c6 S" R) D% z++++++++++++++

* {- {4 u5 D8 b; |8 f5 p3 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。
8 X, N) Z0 P: y' A- L" }2 nH1：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）
/ z; a3 s& {4 s/ M4 d2 VH1：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）

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作者: liuaiyangyc    时间: 2015-1-1 17:10

9 K. Z  q4 J3 ^- Y! ?
3 ~! M! l# W1 Q3 x6 p! 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。
; H+ K: `' e% l/ I. w) F& {1 f8 u1 B
; M6 k' p( _9 Y9 @. E$ F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。

0 g& w/ v; _5 F* o8 C+ [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？
3 t4 H: v7 ]* p# I  K+ Q
1 H- ~$ A9 |/ \thanks！
' ^% ~2 E/ j+ S0 O/ s* F( F

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