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标题: 罗老师！急求！多指标变量间的回归 调节效应 控制变量 [打印本页]
作者: wscmdhg    时间: 2013-3-23 15:59
标题: 罗老师！急求！多指标变量间的回归 调节效应 控制变量
本帖最后由 wscmdhg 于 2013-3-23 19:54 编辑 2 C8 h: w) a& l
: C3 a5 u" n# ^
罗教授、各位大侠，您好！2 t& v1 e+ s! O
    我想问一下有关问卷处理的问题，最近一直问同学、上网查，但都没有得到确定的答案，很是郁. {7 m2 J/ K$ r% E7 P
闷！希望您能在空闲之余，给我指点迷津！不胜感激！8 d: B7 B2 U8 }7 V& J! X
    具体问题：- q$ q) D9 P# r& x( [
    1.在设计问卷时，假设“产品有用性”这一构面设计了4个具体的问题（均为Likert5级量表），  X3 G- {% ^) q# V: z
“购买意愿”这一构面设计了5个具体的问题（均为Likert5级量表）。请问：用SPSS分析“产品有用: N* B  U8 D' \% x. @, c7 m
性”、“购买意愿”之间的回归关系时，这两个构面的直接数据没有，怎么通过与其相对应的具体题6 L- I. W/ x8 B1 [2 O4 \
项的打分计算出这两个构面的“分值”，让后用SPSS对这两个构面进行回归分析？两个构面的“分值, I9 [) m. d: o& |! J8 o& N
”是用所含题项的均值还是因子分析后的因子得分啊？6 z; U! F' x$ }1 u# |+ y
    2.假设x：自变量，m：调节变量，y：因变量，在用SPSS分析m对x、y之间关系的调节效应时，需' f6 y  j0 B$ D9 S* x
要对x、m、y三者的原始数据进行标准化还是中心化？假设x、y均用Likert5级量表打分，m：用1,2,39 L/ W* Z& h: s# K# w3 v! C
代表三个水平，那么用SPSS的阶层回归分析（Hierarchical regression）进行调节效应分析时，x*m1 f7 ?% N; t4 T9 s1 s# `2 J
可以用x、m直接相乘吗？（这样的话好像存在共线性问题）6 ?' ~$ C$ ]/ F4 \
    3.在用SPSS进行回归分析时，像性别、文化程度这样的控制变量是直接纳入因变量，还是转化为/ o% H  i" U6 I3 c8 t  v
虚拟变量之后再处理啊？. ?; O7 R/ Q7 ~8 y
    问题有点多，但还是非常希望您能够抽空一一解答，感激不尽！！！
; x& p% N$ e  D8 \# r. C) J
作者: mnczj    时间: 2013-3-25 15:54
wscmdhg，
* d6 V/ Q' \, E( ]% E$ C9 m7 E) ]) O, }" Y: w2 q
你好！. t. k$ R$ k) p1 b6 |4 G" C9 m

5 _, d0 u8 R) m" N! i1，如果你是用SPSS分析数据,那就用变量均值吧。
- {& l6 }' l; `2，如果m存在三个水平，你可以用Brian P. O'Connor网页上推荐的SPSS命令来计算。你可以自行搜索一下，应该可以找到。# j1 P; @! }6 k/ i
3，控制变量可以和自变量一起放入回归模型。
作者: Kenneth    时间: 2013-3-25 17:04
首先，谢谢cz！多一点这样的朋友，我就没这么累了。每个人有空的时间都不同，大家合力帮助，效果最大。
) F1 g3 H' X+ I' @* h8 B, D9 b8 H& N3 u1 h1 L, S5 D6 X/ J
本来cz 回答了我就不多说了。只是，我要 “骂” 一句，希望同学引以为诫。5 y* T. J4 w' L+ Q' G& |
# j1 i8 H3 y. T4 m+ y0 V
1. 这个问题我每到一个学校讲学时，都必定一讲。wscmdhg，你随便看我一个视频，就一定有答案的。怎可以说找不到答案呢？请问有没有看过我的视频？
5 a8 H& j& D3 g1 c
6 K% D) z8 b  x/ X* e2. 标准化其实就是中心化。唯一差别就是要不要除以标准差（一个常数）而已。根本没有分别。另外，你自己问 “x*m可以用x、m直接相乘吗？” 然后又说，“这样的话好像存在共线性问题”。 既然是这样，为什么不中心化呢？6 H# P$ F9 L; p* U; k  `  r& j5 |

+ G2 Q  @% E6 @% u" b( \# `9 |3. 这个问题我要插一句。如果是二分的（e.g.,男/女）就直接分析。如果是多于两组的，就用虚拟变量。
作者: wscmdhg    时间: 2013-4-11 15:58
mnczj 发表于 2013-3-25 15:54 9 L) A9 e, C$ I9 c* y8 i! o
wscmdhg，
6 u3 a$ y- _4 f$ Q2 v8 M' D' `+ A
你好！
9 z8 v7 Z: }. \7 K6 K" ]* I6 w% g
多谢解答！
作者: wscmdhg    时间: 2013-4-11 16:00
Kenneth 发表于 2013-3-25 17:04 * K/ o( s1 x8 {
首先，谢谢cz！多一点这样的朋友，我就没这么累了。每个人有空的时间都不同，大家合力帮助，效果最大。
5 a, ]+ B! d; _2 ~2 X# X
( T0 N! @) _) T9 z- A本 ...
& F5 g9 M8 [4 T' }# G& n! ?
多谢罗老师解答，您“骂”的很对！我会多看些您讲过的视频，补补这方面的知识。
作者: strikebai    时间: 2013-9-16 23:11
Kenneth 发表于 2013-3-25 17:04
1 A# q' F' X6 X) N" N6 w& a: v首先，谢谢cz！多一点这样的朋友，我就没这么累了。每个人有空的时间都不同，大家合力帮助，效果最大。7 z, G2 @+ `6 ~0 |! E
$ r! H% s; r' ], l; l' n
本 ...
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Kenneth老师，您　好！0 v- u2 ]2 C. U; E$ [
对于三水平的调节变量，如果使用两个虚拟变量的话，那么一个自变量分别与两个虚拟变量进行交互，就有两个交互效应。但是，每一个交互效应只能表明那一类样本与被比较的那一类在自变量与因变量的关系上是否有差异，而不能对除了被比较的那一类以外的两类之间是否存在差异。
2 u) _4 C7 r7 }* c+ b例：自变量x,因变量y，调节变量m(有三个水平),则可以用两个虚拟变量（m1和m2)来表示，即第一个水平（m1=0,m2=0),第二个水平(m1=0,m2=1),第三个水平（m1=1,m2=1).由可由下述步骤检验调节效应：, ?7 ^; D8 i7 u
P1：y=f(cv),cv为调节变量
: g! B# H3 P9 L: FP2：y=f(cv,x,m1,m2)
# L5 `5 M3 Y3 q  h7 PP3: y=f(cv,x,m1,m2,m1*x,m2*x)
5 G% }& @: f" M. u/ B假设两个交互项都显著，则只能说明“第二个水平的那一组与第一个水平那一组在自变量与因变量的关系上有差异”和“第三个水平的那一组与第一个水平那一组在自变量与因变量的关系上有差异”，但不能检验“第二个水平与第三个水平的两类是否在自变量与因变量的关系上有差异”! z7 p& O# W, y9 v1 }
请问：
4 S8 Q* B0 x& A, t) d) m1.上述理解对吗？
1 R" \$ P  J; R7 d$ O; |- ~3 z1 c; ?2.是否有更好的处理办法？
2 b2 g3 ^) T* T) _- X+ e* ]非常感谢！祝老师中秋快乐！
作者: Kenneth    时间: 2013-9-22 13:09
要求第三个虚拟变量的交互，就要放弃m1或者是m2其中一个了。



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