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调节变量是二分类变量

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楼主
发表于 2013-6-13 15:03:44 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny, 你好！$ A- _4 s9 M6 q4 a
' E/ s& C% u  \$ k, s1 j
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？
! a5 t9 N' V: ^! D# ^" A" ]
- V. F: c) n3 m' K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？
0 a+ S8 O8 L$ P6 [5 ~* E# j
$ t2 a  c3 w6 s; H( u% g) f0 c# Z) x谢谢！
1 N. V1 ?+ A7 t! L

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沙发
发表于 2013-6-13 16:32:30 |只看该作者
本帖最后由 管理研究者 于 2013-6-13 16:37 编辑
. N2 l2 \/ h# I: p% o/ l: B. z; ~. C% P2 T$ e. p* l2 n! j
我的具体做法是：
8 u! k5 j0 Z& \9 x% D& T( {
9 j2 D5 A/ R' G: J2 W8 Y& ^% C将X和M中心化后，检验如下模型：
6 T0 J) X. ^# vModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。; R+ _) f7 Z. f0 V
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
1 p2 [2 h, Y3 h  C6 @Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)/ M2 P8 P; s, v+ ~) g) G0 r
5 ^1 \  K& Y8 U$ v# q- A
不知这样可否？
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板凳
发表于 2013-6-13 16:33:03 |只看该作者
本帖最后由 管理研究者 于 2013-6-13 16:37 编辑
# [& \- e+ U1 M& q; \% B' D2 w) u( @- j/ Y5 a
另外一个做法是：: s/ [+ \; t- \. p( I5 f+ W1 I
% V$ h4 |. _* a# `# A! m2 h' q
将X和M中心化后，检验如下模型：3 R1 K8 j# `' }. a6 U/ k' S; @
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。4 j5 f1 z- {4 T- x* b) G# y6 f
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)7 `2 C1 ^* x/ Y* ^; Z
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM)$ q; V2 r8 K, g, S+ D5 h
Model 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M)，按W分组回归。
/ D0 m. p2 A9 b0 ^8 b9 V8 k! R7 \  E9 o
这样做可以吗？这两种做法那个更好？
' o/ I6 |: m) S* ^7 [' _5 O0 a! C$ n1 f3 Z
BTW：分组回归后，如何检验两个系数显著差异？
% p0 J9 b  X+ ~: y$ Q* V) S# g4 |' n. \% Z
5 x( x4 I( m( S1 T
中人网社区招募“中国好版主”11月话费已送出
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Kenneth    

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地板
发表于 2013-6-17 22:45:30 |只看该作者
我会这样做：  l/ }7 v- [- b7 ?- S1 a
将X和M中心化后，检验如下模型：
$ f! l6 p/ t* ~: h2 B+ u. wModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。+ `6 d+ ?$ u; K  F' J. H  C, p
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
8 f) N9 ~$ l+ M, r" t7 w5 G& PModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)
+ i& o4 E# |/ n5 H6 A& O7 E
9 d0 }& T- `0 v4 N, @+ [1 \5 p首先，用SEM随便估计参数
+ h& A+ d4 W/ h8 P, O然后，限定某些参数相等  y/ F/ R3 S, Y' _7 p- E8 d- L
检验两个模型的卡方差。! F& L# O. S+ M$ b
请看我的SEM视频。
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发表于 2013-6-18 18:51:04 |只看该作者
谢谢Kenny!
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