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标题: 调节效应交互项检验显著后分析具体调节作用的方法 [打印本页]

作者: xinting.J 时间: 2012-5-8 16:16
标题: 调节效应交互项检验显著后分析具体调节作用的方法
本帖最后由 xinting.J 于 2012-5-9 15:35 编辑

在《组织与管理研究的实证方法》的“中介作用和调节作用”一章中，我们对调节或交互作用分析（interaction analysis）部分的讲解有一些遗漏。在修订版中也来不及做补充了。受Kenny委托特在这里总结我们的讨论，说明他希望补充的内容，也请同学们互相转告。

下面的讨论中，我们以"X-->Y的关系受调节变量Z影响“为例。

对于调节作用或交互作用的检验很多同学都已经熟悉，书里也讲得比较清楚了。在这一步结束后，我们可以得到一个关于交互项（X*Z）系数是否显著的结论。但这只能说明交互作用存在，分析还没有结束，下一步的问题是：Z是如何调节X-->Y的关系的？调节的方式是否与我们假设的一致？

这里有两步工作要做：
一、画图。得到当Z在高值（一般取 Mean Z + 1sd）和低值（一般取Mean Z - 1sd）时的X与Y的关系，即两条回归线。
二、分析两条回归线的斜率是否显著不为0。这也正是附件中要补充的难点。

由于有图和公式，请参见附件。
（抱歉，好像系统自动设置付金币才能下载文件，取消不了。

只能劳烦大家发点帖子挣点钱来下载文件了。）

[attach]292766[/attach]

作者: rwxld 时间: 2012-5-8 23:15
非常感谢，辛苦了！

作者: jimmyzhaoxin 时间: 2012-5-9 16:37
谢谢xinting.J，收藏了

作者: mayecho 时间: 2012-5-10 14:15
本帖最后由 mayecho 于 2012-5-10 14:20 编辑

谢谢！需要好好学习！

作者: allevon 时间: 2012-5-13 21:08
很给力！

作者: 找天堂 时间: 2012-7-25 21:13
太好了，谢谢！

作者: mnczj 时间: 2012-7-26 11:33
我来分享一个计算simple slope effect和画图的SPSS macro （https://people.ok.ubc.ca/brioconn/simple/simple.html）。大家只要自行修改下面Macro中b1,b2,b3的名称就可以了。

*****************.
desc b1 b2/save.
compute idv = zb1.
compute mod = zb2.
compute x = idv * mod.
compute dv  = b3.

regression
/matrix out ('filename')
/var= idv mod x dv
/statistics=defaults zpp bcov
/dependent=dv
/enter idv mod
/test (x) .

set mxloops=65.
matrix.

compute multiMOD = 1.0 .
compute multiIDV = 1.0  .
compute dichotom = 0  .
compute dichotLo = 1  .
compute dichotHi = 2  .
mget /file='filename'.

* Overall regression coeffs.
compute beta = inv(cr(1:3,1:3)) * cr(1:3,4) .
compute b = (sd(1,4) &/ sd(1,1:3)) &* t(beta) .
compute a = mn(1,4) - ( rsum ( mn(1,1:3) &* b ) ) .
compute r2all  = t(beta) * cr(1:3,4) .
compute r2main = t(inv(cr(1:2,1:2))*cr(1:2,4))*cr(1:2,4).
compute r2chXn = r2all - r2main.
compute fsquare = (r2all - r2main) / (1 - r2all) .
compute F = (r2all-r2main) / ((1-r2all)/(nc(1,1)-3-1)).
compute dferror = nc(1,1) - 3 - 1.
compute pF = 1 - fcdf(F,1,dferror) .

print {r2chXn,F,{1},dferror,fsquare,pF} /title="Coefficients for the Interaction"
/clabels="Rsq. ch." "F" "df num." "df denom." "f-squared" "Sig. F".
print {t(b),beta} /title="Beta weights for the full equation:"
  /rlabels="idv" "mod" "Xn" /clabels="raw b" "std.beta"  .
print a /title="The intercept is:" .

* simple slopes info .
compute modlo = mn(1,2) - (sd(1,2) * multiMOD) .
compute modmd = mn(1,2).
compute modhi = mn(1,2) + (sd(1,2) * multiMOD) .
compute slopes={(b(1,1)+(b(1,3)*modlo)) ;
            (b(1,1)+(b(1,3)*modmd)) ; (b(1,1)+(b(1,3)*modhi)) }.
compute aslopes={ (b(1,2)*modlo+a) ; (b(1,2)*modmd+a) ; (b(1,2)*modhi+a) }.
compute mse = (nc(1,1)/(nc(1,1)-3))*(sd(1,4)**2)*(1-r2all).
compute Sb=mse*inv((mdiag(sd(1,1:3))*cr(1:3,1:3)*mdiag(sd(1,1:3)))*(nc(1,1)-1)).
compute SEslopes={ (sqrt ( {1,0,modlo} * Sb * t({1,0,modlo}) )) ;
               (sqrt ( {1,0,modmd} * Sb * t({1,0,modmd}) )) ;
               (sqrt ( {1,0,modhi} * Sb * t({1,0,modhi}) )) }.
compute tslopes = slopes &/ SEslopes .
compute df = { (nc(1,1)-3-1) ; (nc(1,1)-3-1) ; (nc(1,1)-3-1) }.
compute zslopes  = slopes &*  (sd(1,1)/sd(1,4)).
compute zSE = SEslopes &* (sd(1,1)/sd(1,4))  .
compute dfs =  nc(1,1)-3-1 .
compute pslopes = (1 - tcdf(abs(tslopes),dfs)) * 2.

* df & t values -- from Darlington p 516 & Howell 87 p 586 --  p = 05 two-tailed .
compute dft={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,22,24,26,28,
30,32,34,36,38,40,43,46,49,52,56,60,65,70,75,80,85,90,95,100,110,120,130,
150,175,200,250,300,400,500,600,700,800,900,1000,1000000000;
12.706,4.303,3.182,2.776,2.571,2.447,2.365,2.306,2.262,2.228,2.201,2.179,
2.160,2.145,2.131,2.120,2.110,2.101,2.093,2.086,2.074,2.064,2.056,2.048,
2.042,2.037,2.032,2.028,2.024,2.021,2.017,2.013,2.010,2.007,2.003,2.000,
1.997,1.994,1.992,1.990,1.988,1.987,1.985,1.984,1.982,1.980,1.978,1.976,
1.974,1.972,1.969,1.968,1.966,1.965,1.964,1.963,1.963,1.963,1.962,1.962 }.
compute tabledT = 0.
loop #a = 1 to 59  .
do if (dfs ge dft(1,#a) and dfs < dft(1,#a+1) ).
compute tabledT = dft(2,#a) .
end if.
end loop if (tabledT > 0).
compute confidLo = (zslopes - (tabledT &* zSE)) .
compute confidHi = (zslopes + (tabledT &* zSE))  .

print { aslopes , slopes , tslopes , df , pslopes}
  /title="Simple Slope Coefficients for the DV on the IDV at 3"
+ " levels of the Moderator:"
  /rlabels="Mod=low" "Mod=med" "Mod=high"
  /clabels="a" "raw b" "t-test" "df" "Sig. T".
print { zslopes , zSE , confidLO, confidHI }
/title="Standardized Simple Slopes & 95% Confidence Intervals: "
  /rlabels="Mod=low" "Mod=med" "Mod=high"
  /clabels="std. beta" "SE" "95%  Low" "95%  Hi".
print ((b(1,1)/b(1,3))*-1)/title="The simple slope for the DV on the IDV"
+ " is zero (flat) at Moderator =".
print ((b(1,2)/b(1,3))*-1)/title="The simple regression lines at "
+ "Mod=high and Mod=low intersect at IDV =".

* data for plot.
compute idvlo = mn(1,1) - (sd(1,1) * multiIDV).
compute idvhi = mn(1,1) + (sd(1,1) * multiIDV)  .
compute idv = { idvlo; idvhi; idvlo; idvhi; idvlo; idvhi } .
do if (dichotom = 1).
compute idv = { dichotLO;dichotHi; dichotLO;dichotHi; dichotLO;dichotHi }.
end if.
compute moder = { modlo;modlo;modmd;modmd;modhi;modhi }.
compute dv = (b(1,1)&*idv)+(b(1,2)&*moder)+(b(1,3)&*idv&*moder)+a.
compute data = { idv , moder , dv }.

print data /title="Data for simple slope plots:" /clabels="IV" "Moderator" "DV" .

save data /outfile=* / var=zb1 zb2 b3.

end matrix.

plot vsize=15 / hsize=50 / format=contour(3) / plot=b3 with zb1 by zb2.
graph / line = mean (b3) by b1 by b2.

作者: sobing 时间: 2012-8-30 18:43
有帮助，谢谢！

作者: reddyrunny 时间: 2012-9-19 15:50
非常感谢，学习收获不少，谢谢！

作者: snryjj 时间: 2012-10-28 19:33
好东西学习中

作者: YongH 时间: 2012-11-25 11:36
非常感谢

作者: minmin0816 时间: 2012-12-18 19:32
很想看具体内容，但要先努力攒金币

作者: myth1949 时间: 2012-12-22 00:06
请教Kenny、xinting.J和各位学友：

“Hypothesis: Z调节X与Y之间的关系。当Z比较大时，X与Y的关系为负；当Z比较小时，X与Y关系为正。”

如果是交互效应显著，但是两个交互线的斜率不显著。这种情况如何诠释？

假设是否只是得到了部分支持？或者我们是否可以说，尽管具体相关关系没有得到支持，但是两条线的斜率是显著不同的，具体的怎样不同可以通过绘制交互图表现出来？

作者: mnczj 时间: 2012-12-22 13:38
myth1949，我觉得你说的这种情况是很罕见的。如果是那样，我想还是把Z当做主效应，X当做调节项来解释比较好。

作者: xinting.J 时间: 2012-12-24 23:11

myth1949 发表于 2012-12-22 00:06 : F; l& t3 Q$ h6 e& v/ k
请教Kenny、xinting.J和各位学友：
( [# t: \6 Z. m( |; M7 e% d, _9 R2 U: k4 t u" E
“Hypothesis: Z调节X与Y之间的关系。当Z比较大时，X与Y的关系为负；当 ...

myt1949, 你检验显著,说明调节效应的确存在,只是我们一般所选的调节变量在+1sd和-1sd两个水平时不能够明显看出来。你可以试一试在调节变量+1.5sd和-1.5sd时或者+2sd和-2sd时，看看结果如何。如果这样可以，你可以把两次比较的结果都汇报出来。

作者: lingchuding 时间: 2013-3-13 19:48
有用，太感谢了！

作者: 无名有名 时间: 2013-3-20 09:19
衷心感谢

作者: 冬天屁 时间: 2013-3-21 19:43
太好了，感谢

作者: wscmdhg 时间: 2013-3-23 15:50
GOOD!

作者: RUC_在路上 时间: 2013-3-24 13:52
辛苦了，十分感谢

作者: sungirl001 时间: 2013-4-10 19:20
非常感谢

作者: lyh853 时间: 2013-7-9 08:59
正好需要，感谢各位老师

作者: chaoswang 时间: 2013-8-22 21:54
本帖最后由 chaoswang 于 2013-8-22 22:03 编辑

请问 Kenny 和各位老师，我有点不太明白 post hoc probing 中第二种方法（简便方法），如图所示

该图是 Xinting. Jiang 所发附件的倒数第二页，我不太明白如何通过创造 Znew 发现 b1 就是我们希望检验的（β0+β3δz）的，可不可以给我用数字演示一下。
另外，这个方法是出自 Aiken & West（1991）的那本书中么，我在书中没有找到，方便的话请告诉这个方法的出处是哪里。
谢谢大家！

作者: chaoswang 时间: 2013-8-22 21:58
本帖最后由 chaoswang 于 2013-8-22 22:02 编辑

楼下重新传图片

作者: chaoswang 时间: 2013-8-22 21:59
本帖最后由 chaoswang 于 2013-8-22 22:07 编辑

chaoswang 发表于 2013-8-22 21:54 , s! s% f$ x1 z5 o! \) I2 a
请问 Kenny 和各位老师，我有点不太明白 post hoc probing 中第二种方法（简便方法），如图所示
4 C. X1 b2 r& b; m7 B
4 |; p5 p; z" ]# t该图是 Xi ...

抱歉不知道怎么删帖，占了三个楼不好意思…

作者: chenmr066 时间: 2013-8-29 12:36
为什么载不下来？

作者: kongpengju 时间: 2013-9-6 19:53

谢谢xinting.J，收藏了

作者: binglengyu 时间: 2013-9-7 13:55
谢谢分享。

作者: qllyes 时间: 2013-9-10 23:36

mnczj 发表于 2012-7-26 11:33
; R8 p3 b4 A6 E' R2 k1 C我来分享一个计算simple slope effect和画图的SPSS macro （https://people.ok.ubc.ca/brioconn/simple/sim ...

没看懂，但是我感觉我现在需要用这个

作者: IVESING 时间: 2013-9-11 13:42
急需要用啊

作者: IVESING 时间: 2013-9-11 13:43
应该很实用的东西

作者: 诗书六艺 时间: 2013-12-4 06:12
很想弄明白simple slope 怎么分析，有没有哪位再说地简单一些啊，

作者: longbowstar 时间: 2014-3-26 21:16
谢谢xinting.J，收藏

作者: 每年达 时间: 2014-4-15 13:22
[attach]303055[/attach]
想问下具体在SPSS里面怎么求得两个回归系数的估计的协方差，谢谢！

作者: YongH 时间: 2014-4-17 11:00
非常感谢！！

作者: 蓝雨cici 时间: 2014-4-18 19:09
需要，谢谢

作者: 蓝雨cici 时间: 2014-4-18 19:12
还不给我下载。。

作者: gzxuwanli 时间: 2014-6-1 22:39
谢谢谢谢谢谢

作者: 2394443155 时间: 2014-7-13 23:41

mnczj 发表于 2012-7-26 11:33 / w; O; R; K! N/ l& ~& }9 l7 B' p
我来分享一个计算simple slope effect和画图的SPSS macro （https://people.ok.ubc.ca/brioconn/simple/sim ...

能不能发具体的SPSS操作截图啊老师，初学者看不懂啊

作者: hedgehog94 时间: 2014-7-28 20:49
这样做出来的simple slope，画z高点的一条线和z低点的一条线在横坐标x和纵坐标y上的交互作用图怎样画，和传统的cohen et al.(2003) mean＋-1sd做出来的图一样吗？y轴的刻度一样吗？

作者: silenux 时间: 2014-8-10 21:00
多谢LZ，刚好在找这个呢

作者: sunsubrina 时间: 2014-9-12 20:53
谢谢呢，解释的很清楚，易于理解

作者: 秋水长空 时间: 2014-9-16 00:40

非常感谢啊

作者: xingguan12 时间: 2014-9-24 14:01
谢谢楼主，好人哪，可惜下不下来，正着急用

作者: pengjianling 时间: 2014-11-6 02:04
个人感觉第二种方法写作似乎有问题资料宣称第二种方法更简单，其实更复杂很多数值计算都不一样看完这个反而更糊涂了，对于掌握操作简单斜率检验帮助不大，很多人没认真学习就直接回复这是误导

作者: olivewan 时间: 2014-11-15 14:42
好东西好好好好支持点赞

作者: olivewan 时间: 2014-11-15 14:43
再赞一个好东西啊

作者: olivewan 时间: 2014-11-15 14:43
好哈哈哈哦啊好哦啊好哈

作者: olivewan 时间: 2014-11-15 14:48
好好好哈哈哈哦啊好哦啊或

作者: olivewan 时间: 2014-11-15 14:48
好好好好好好好好好

作者: yefangbjmu 时间: 2014-12-8 21:24
不错，浅显易懂，推荐给大家

作者: yefangbjmu 时间: 2014-12-8 21:26
辛苦楼主了，就是下载要银子，不够啊

作者: yefangbjmu 时间: 2014-12-8 21:30
如果交互项有统计学意义，而调节变量项无，是否还存在调节作用？

作者: hbbzhang 时间: 2015-2-19 23:02

snryjj 发表于 2012-10-28 19:33 4 u- C9 H& x5 {2 f! @+ @
好东西学习中

新年快乐

作者: pandamao 时间: 2015-3-27 16:20
ganxie ~~~~

作者: luciaxing 时间: 2015-4-15 22:59
非常感谢！！

作者: 94518 时间: 2015-4-28 21:04
非常感谢，辛苦了！好资料

作者: abby0430 时间: 2015-4-29 10:17
mark住，以后用得上

作者: goodegggg 时间: 2015-6-26 07:37
刚进入圈子的书童，请多多关照。
罗老师大德无私，值得我学习效法！

作者: Kenneth 时间: 2015-7-20 17:45
goodegggg，那还要学习？本来就应该是这样的。只是国内的价值观歪曲了而已。

作者: qiaoyin617 时间: 2015-9-16 21:00
谢谢分享，金币不够

作者: qiaoyin617 时间: 2015-9-16 21:04
谁可以下载以后发给我吗？313268847@qq.com 非常感谢

作者: qiaoyin617 时间: 2015-9-16 21:06

qiaoyin617 发表于 2015-9-16 21:04 7 P, c/ x" N+ k' a/ W- {
谁可以下载以后发给我吗？非常感谢

没事儿了，攒够了金币了，不用发了，谁要是没有足够的金币可以给我写邮件，我发给你！

作者: lc19 时间: 2015-12-11 13:40

qiaoyin617 发表于 2015-9-16 21:06
0 U4 f4 h O2 J3 D没事儿了，攒够了金币了，不用发了，谁要是没有足够的金币可以给我写邮件，我发给你！ ...

太好了，您可以发一份到我的邮箱吗，感激！lc-jee@hotmail.com

作者: lc19 时间: 2015-12-14 19:28
应该怎样获取下载的金币呢

作者: lc19 时间: 2015-12-14 19:28
直接打字好想就行了？

作者: lc19 时间: 2015-12-14 19:29
抱歉，不能不停地一直在这里和帅

作者: lc19 时间: 2015-12-14 19:29
贡献金币了，因为真的很需要这个文档

作者: lc19 时间: 2015-12-14 19:29
希望最后一个帖子就凑够了

作者: xiangbin86 时间: 2016-2-18 13:20
好资料学习啦

作者: woodhead 时间: 2016-4-24 12:13
金币怎么挣呢？

作者: xiangbin86 时间: 2016-5-8 12:51
学习啦非常感谢楼主

作者: chengguang115 时间: 2016-5-12 16:27
非常感谢！

作者: liyuanah 时间: 2016-6-24 08:39

snryjj 发表于 2012-10-28 19:33 % g- D' I: w/ c9 m. a/ b
好东西学习中

非常感谢

作者: xwl9955 时间: 2016-11-1 12:24
太好了，非常感谢罗老师。

作者: zzyangrui 时间: 2016-11-27 16:03

qiaoyin617 发表于 2015-9-16 21:06 9 q. [/ a5 `& `7 h1 N" T
没事儿了，攒够了金币了，不用发了，谁要是没有足够的金币可以给我写邮件，我发给你！ ...

你好，可以发给我吗？写论文正遇到这个问题，hayangrui@163.com，多谢了！

作者: zzyangrui 时间: 2016-11-27 16:05

lc19 发表于 2015-12-11 13:40 ) s; k0 E0 T; S. h y9 p
太好了，您可以发一份到我的邮箱吗，感激！

你好，可以转发一份给我吗，hayangrui@163.com，多谢！

作者: zdhwf 时间: 2017-4-17 16:52
非常感谢，很有用！！

作者: 空猫猫 时间: 2017-6-13 16:13

mnczj 发表于 2012-7-26 11:33 ! k2 y. y& k& P S& c
我来分享一个计算simple slope effect和画图的SPSS macro （https://people.ok.ubc.ca/brioconn/simple/sim ...

大神求教，请问b1，b2，b3分别代表什么。。。。

作者: zhengjjcass 时间: 2017-11-11 15:58
谢谢lz分享

作者: songlinxi2014 时间: 2018-1-22 21:05
希望对研究有所帮助哈哈

作者: 猪猪女孩超可爱 时间: 2018-5-11 13:39
谢谢啊！感觉看了这篇会学到很多。

作者: hwang2019 时间: 2019-4-1 10:07
非常谢谢，很好的帖子，感恩

作者: tongtong99 时间: 2019-4-2 12:34
非常好非常好非常好非常好非常好

作者: cyr123yuki 时间: 2019-6-9 13:01
非常感谢老师学了到了很多！

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