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调节变量之间的交互作用

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楼主
发表于 2011-2-13 13:54:30 |只看该作者 |倒序浏览
新朋友 Cathyyin 刚加入,不知道为什么不能发表帖子,我把她的帖子贴到这里来了。
0 ^5 Z7 W! K3 m; ]  ~& b: S9 t* D: V8 v
××××××××××××××××××××××
, P6 w( L, W5 K" q
8 Q: g& d$ ?0 O5 U4 C$ n; Z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?! z, I% R& o' A" k' c7 J# }5 g. D$ ?, }  z: e2 C
      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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沙发
发表于 2011-2-13 14:05:22 |只看该作者
Cathy,你的回归方程应该是:
7 l& F- S% g9 R+ B( d& |9 [2 M- W6 ?3 i# R* F# z1 [
B = b0 + b1*A + b2*C + b3*D + b4*A*C + b5*A*D + b6*C*D + 误差  T) I' e4 a& A( U5 M9 n/ r# h
6 Z* w# l+ U, f) J% Z6 K2 ^( s  E
我不知道你讲的“C与D交互的作用”是什么意思?我猜有两个可能性:
8 ^0 {7 w( n: Z8 s3 G0 `# G
& Z2 w3 X6 o9 k- [, d(1) 是除了是调节变量以外,C自己也可以作为一个会影响B的变量,这个变量对B的影响,受D的值影响。如果是这样的话,b6 就是你要的东西。
) ?* I7 z# `( {6 G7 v( W. V4 {! ?* I, B6 N3 ]+ o
(2)是C调节“A对B的作用”这个调节的作用大小,受D的值影响。如果是这样的话,你就要多加一个三阶的交互作用,变成:' l  g5 ~$ I: |5 d5 ?( }
' h  Q' `( e& J/ S# w0 ?( e
B = b0 + b1*A + b2*C + b3*D + b4*A*C + b5*A*D + b6*C*D + b7*A*C*D
; I+ {" E. G3 v8 N# z* z& c2 n! G4 Q2 V  r, a; h9 f
b7 就是你要的东西。
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发表于 2011-2-13 23:20:12 |只看该作者
Kenny, 非常感谢,我的情况符合(2)的情况,目前我已经使用Spss 软件 回归得出结果。但是我之前试图使用结构方程模型来解决,如果单纯验证一次调节作用,我使用了分组的方法,能够分别把C、D对  A与B的关系 调节作用 验证出来, 可是如何使用结构方程模型验证这个三阶交互作用呢?如何在结构方程模型中得到b7呢?    能不能根据C的两个二分变量值(0,1),与D的两个二分变量值(0,1) 将样本分成4组呢?这个问题好困惑啊 本帖最后由 cathyyin 于 2011-2-13 23:22 编辑
# _" C1 `, f9 H, I* B% ~) s7 g* A- P) {) u
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发表于 2011-2-15 09:40:29 |只看该作者
Cathy,我明白你的困难,在国内,老师都是喜欢学生在论文中使用SEM的。但是,
6 R" ]: H/ ~6 m1 G(1)你讲的根本不是一个SEM的问题,只是简单的回归。这就等如问:如果Y同时受A和B的影响,如何跑SEM一样。干嘛要SEM呢?4 E; Q" q3 m$ v& r7 ^/ q3 s
(2)如果你硬要跑SEM的话,我看不见SEM与回归在这个问题上有什么分别。就如我上面的例子。回归是 Y = b0 + b1*A + b2*B; SEM 也是  Y = b0 + b1*A + b2*B。为什么困惑呢?
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发表于 2011-2-15 23:53:11 |只看该作者
哈哈 谢谢 Kenny! I got it。
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Kenneth 发表于 2011-2-13 14:05 6 |" c7 G' _' P. G/ b7 Y1 O
Cathy,你的回归方程应该是:! A6 v* X& m+ l# f

. U5 d) [) y4 b' }B = b0 + b1*A + b2*C + b3*D + b4*A*C + b5*A*D + b6*C*D + 误差
) U6 u. m& ]/ a0 F; C5 Z9 {# K9 Q% W
请问老师,如果C\D都是分类变量也可以使用该方法么?
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发表于 2015-5-28 10:17:26 |只看该作者
C和D是虚拟变量也是可以用 的。
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