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标题: 调节变量是二分类变量 [打印本页]
作者: 管理研究者    时间: 2013-6-13 15:03
标题: 调节变量是二分类变量
Kenny, 你好！
* ?9 f; M3 H! M& ?( p* ~) r
& C3 W2 Y% k# n如图所示，M和W都是调节变量，其中，X、M、Y是连续变量，W是二分类变量（取值为1或0）。我的问题是：我可否直接将X、M、W中心化后检验调节效应？2 m8 a$ _- Y; s4 ]# G; P

/ `8 Z1 w# Q3 |0 Y如果要做分组回归，则是不是M和W的调节效应只能分别来检验？/ H0 K$ B4 ^! w" g" z+ M- _. s+ ]! m

- p$ i" _5 U! O6 e3 y! U: u0 }8 B谢谢！$ e* _# W# L$ \9 J0 |% V
作者: 管理研究者    时间: 2013-6-13 16:32
本帖最后由 管理研究者 于 2013-6-13 16:37 编辑 * R  m4 P% A7 d# N) F, r
5 ^: d& ~) l) G0 C2 I
我的具体做法是：0 A. x1 f: @( G1 f  C8 c* W8 P0 l+ s' ?

1 {) f) T+ T# v) U( y+ n) i将X和M中心化后，检验如下模型：9 }8 G' v  a1 W  c# Z( X# R
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
( q% a7 x$ Z8 i8 ^- O. J  iModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
% e5 l' f- _  X5 [* ?3 c& IModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)' E, X6 k/ N( T  c  d$ j

, ^5 G8 `! q0 {* I; N: t2 N不知这样可否？
作者: 管理研究者    时间: 2013-6-13 16:33
本帖最后由 管理研究者 于 2013-6-13 16:37 编辑
- o5 I6 K- N9 Y& b/ ^) q0 k5 M. V& ~/ G! j
另外一个做法是：
, w  ~4 E6 M5 W, N. n% n' w( m& l, f# j# O+ S, n( W' s
将X和M中心化后，检验如下模型：
. j, z7 M5 [( h5 w9 GModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
; J% W. q. z6 ?2 {' c' I" x0 QModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)9 `( `2 b# R- S* {. ?6 [
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM); P4 b/ v. Z& Z* b3 |  L2 g& }
Model 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M)，按W分组回归。
& a: G8 r* ]' Y0 J, i, @. L: Z$ I& Q* k
这样做可以吗？这两种做法那个更好？
/ }/ O& |3 L$ }' ?# K
8 ^& T" _% f! G6 EBTW：分组回归后，如何检验两个系数显著差异？
. z2 N6 {7 J. K, o7 E: j* Q& N
$ Z+ j6 @6 @) i8 |' S1 Y% o5 d
$ w! Q' p5 B# `2 X; Y  k2 v
作者: Kenneth    时间: 2013-6-17 22:45
我会这样做：: R) e, ^! ~# U
将X和M中心化后，检验如下模型：7 X3 Q, C6 J" T7 Q: h: C# M; k
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。. D$ i- X! l/ {" n* @
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
  K. u) s6 f' p+ R) T* Z% PModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)
  E/ [% O2 g5 J2 A) N' Y' K+ v% S! [! Y3 Q& e1 k$ D" W0 e
首先，用SEM随便估计参数+ M# |* k6 Z& `2 m- }
然后，限定某些参数相等$ I, d4 G+ Y$ H+ l1 q. g
检验两个模型的卡方差。
- L; x) E9 H) B* T: j+ h" h3 P# Y请看我的SEM视频。
作者: 管理研究者    时间: 2013-6-18 18:51
谢谢Kenny!



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