kenny好,
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我有一个问题请教,就是:自变量与调节变量的简单相关系数(zero order correlation)要达到多高水平,才会使得传统调节效应的分析方法无效?
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有这个疑问是因为我最近看的一篇文献,其中的调节作用分析出现了我以为比较奇异,反直觉的结果。* l/ U( y5 l# t( I% ~, p$ x
我认为出现这种结果是由于自变量与调节变量相关性过高,使得交互项的回归系数估计紊乱。' m2 \1 p, E! g# D) j- Y* p4 f
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但我其实对统计原理不是很懂,只大概明白回归分析的各自变量之间最好不要有强相关性。
不晓得有没有论文探讨过这种问题?你的看法是什么?$ d8 V' x& |, T! D$ ]/ O7 }
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是不是用SEM的方法分析调节作用就可以有效规避自变量与调节变量强相关的问题?5 O, q; Z: N$ i/ j
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谢谢。& D* c; C) \% Z5 U
Kenneth 发表于 2014-12-8 08:51 & C0 J5 O0 Z! k4 n& @7 y# Q: t% h
自变量与调节变量本来没有什么关系的要求。我们唯一担心的是它们的相关太高,因而引起共线性 multicollinea ...
kangfei1060 发表于 2014-12-8 11:16 7 z: J, h& n' h1 }; K8 ~# ~
VIF为10的要求是不是太宽松了呀?VIF=10就表示一个变量的变异的90%可以由其他自变量来解释。 ...
Kenneth 发表于 2014-12-10 10:15 $ Z4 [) F7 {3 \+ I' m- ~" Z# |
1. VIF 的大小不是由我来定的。我说的是一般的参考。
2. VIF 是为了面对 多元共线性 的问题,一般 除非相 ...
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