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如何画交互作用的图

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楼主
发表于 2011-1-20 10:10:44 |只看该作者 |倒序浏览
huangspace 把问题发在我的留言,我替他贴到这里来了。7 z4 _& M2 F# j' d; ?
罗老师,您好!我最近在写一篇涉及交互作用的文章,之前看了您的一篇关于《关于「交互作用」Interaction Effect》的文章,其中很想看您的交互图是怎么画的,可惜那个图片的链接坏了了,如果方便,可否请您更新一下,或者发到我的有效呢?非常感谢!
# i( I  T1 o4 Y0 `; a) f. m- M( N( R8 Q7 k" E7 u/ }% h8 f
××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××9 t' r' v; u6 [( i
4 S# S( O9 j9 D$ s! ^, Z
Huangspace,
, r4 |) c  `# O
/ R, f" v( ?% g% X; L4 h- M以下是步骤:, s: J( Y) p/ t% E2 o# ?6 X
1. 假设X -> Y , 调节变量(交互作用相同)是Z
: q& A1 x! c# ^5 k$ Z2. 找出Z的平均数(Mean),标准差(SD)和中位数(Med)7 N; L' y9 t! @2 U( @3 s
3. 在数据中用Z 做指标 (index)把数据排序,从Z最小到Z最大;- a: |" ]  O# X7 F
8 d( h' W6 o# _
方法一:+ ?  M6 x, z; d  P/ d. o+ Z
1. 把数据用Z 来分,用Med所有数据分成两组,( Y: k  O, G0 R' {$ h
  一组是Z<Med/ @! I) j8 f0 T
  一组是Z>Med
, m* r: W+ H  w3 A8 C6 }) Q2. 在每一组做一个XY的回归分析,找出截距斜率,画出两条直线。( b% e$ ^- b! f0 |: w3 }  m" @% P4 ~
5 F0 l" V/ G) X& l
方法二:: F0 p7 z7 M6 |- M( |. ]2 j2 ^
1. 把数据用Z 来分,用Mean所有数据分成两组,
  一组是Z<Mean-SD
- O9 z" r5 o0 q  一组是Z>Mean+SD
  中间的数据不要;
, R; K1 D4 k- Y. ~6 d2. 在每一组做一个XY的回归分析,找出截距斜率,画出两条直线。
$ ?4 G: Y) f+ l6 Y
本帖最后由 Kenneth 于 2011-1-20 10:12 编辑 % M8 N: ]. }! j& r; C' z
  G6 T1 N; y$ W1 P' k8 Y, B. x
本帖最后由 Kenneth 于 2011-1-20 10:12 编辑
2 w9 ^: p8 E0 A4 F: x& m( O3 n4 }) W7 r) K" G! u: Q2 b4 u
本帖最后由 Kenneth 于 2011-1-20 10:13 编辑
9 H9 D9 O; E! g; y6 ]* ]: j; I: _7 [4 J3 ]7 {
rwxld    

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发表于 2011-1-20 12:52:20 |只看该作者
谢谢你,Kenneth,又学习了一些东西。
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发表于 2011-1-21 12:18:47 |只看该作者
非常感谢罗老师!太谢谢您了!! @  p4 b4 L( T+ `/ C
我的文章中用的是logistic回归,但是我想应该和您的线性回归方法类似,因为原先的调节变量就是二分类变量,就直接用Z=0和Z=1两个组来分别作图,因为是logistic,所以做的图其实是logit(y/1-y)=a+βx 的直线图, 类似线性回归了。不知道这样可以吗?
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发表于 2011-1-21 12:51:46 |只看该作者
还有一个问题,就是,如果我用以上的方法作图,那么X轴和Y轴改怎样写才更直观呢。这时候的y轴的值应该是logitP,就是某种结果的概率与不出现的概率之比的对数。似乎不太好理解。
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发表于 2011-1-22 12:18:29 |只看该作者
对不起,我很少用 Logit ,所以没有留意文献。我的“感觉”是既然LOGIT的因变量不是一个容易理解的变数,一般应该都不会画图。正如你说的,如果Y是 LOGITP,那斜率本来就不容易理解了,画图来干什么呢?3 B5 R$ g0 L5 d3 E$ W" U! p1 R, [' ?
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发表于 2011-1-22 16:41:00 |只看该作者
罗老师,我是这样理解的,如您在文中提到的一句话“图表只是用来帮助我们看见交互现象是怎么样的而已,不是用来验证的。”所以我想即便logit是是个很不好理解的变量,但以logit画出的图形的斜率仍能在够反应logit中实际常用的OR值,如果斜率<0,那么OR值必然是<1的,如果斜率>0,那么OR必然是>1的,所以,应该也开始可以看出交互的现象是怎样的,即在调节变量不同的水平下,X对Y 的影响,是统计学意义上的保护因素还是危险因素。我可以这样理解吗?谢谢您在周末依然回答了我的问题,非常感谢!
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发表于 2011-1-22 16:43:29 |只看该作者
但是如果不画图,用实际的函数或者or值来计算,又不免让别人质疑为什么要把样本分成四份类分别作统计数据,也会让人不由自主的去讨论OR值或者a和β值,但是,画了图以后,要看的也就是影响的趋势了。这样理解对吗?谢谢您!
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发表于 2011-1-22 16:45:47 |只看该作者
我的数据其实是个连续数据,但是由于数据太偏,无论用什么方法转换,都很难变成正态,而且转化的方法太复杂后,就给结果的解释带来了很大的难度。所以不得已的情况下转成了分类变量。虽然对信息有损失,也无法用线性回归,很可惜,但目前我也只能想到这种方法。
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发表于 2011-2-13 04:17:08 |只看该作者
罗老师,我遇到一个问题想请教您,在我的研究模型中,A为自变量,B为因变量,C为调节变量,D也是调节变量,  我是否可以检验C与D交互的作用 对于 A与B之间的关系是否还存在调节影响? 不知道我的表述能否让您明白。 就是我想检验下C与D的共同作用对于 A与B之间的关系是否存在着调节影响?
2 ]7 `$ _. E0 `      这个检验在结构方程模型中如何实现呢? 非常期待着您的回答。
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