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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！
: }6 L6 V7 o0 S8 s8 a. ~% b8 t# @
1 B# D8 h( n" H" n- m2 T8 ~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？
7 P6 m+ M, y* ~0 y( a4 N- k6 c3 r3 Z
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？% N4 ~6 Z( v- ]
( x3 [! M- V$ C
谢谢！
& ^. |% x. ?+ [/ B, y! C4 M

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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 7 f% h3 O! S. d8 e; b# o0 Z
; R4 x/ \; F( k% w, p$ q- X( ?
我的具体做法是：" E9 Z* o/ g' Y/ S" r* b/ A8 W

. ~% F: W6 o' X. m将X和M中心化后，检验如下模型：. X, @& e5 Q  ^- q# \0 j& X
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。3 n9 b- }  {. b; h
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
) n$ x8 j) X: k  b' YModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)
8 b' U% M3 v; ^" s0 T3 X1 R) e" l* L6 W5 R6 ]/ H% s9 O, t
不知这样可否？
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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
4 W6 X, n  ~: c& X- ~
1 ~* V& D& J! h. d另外一个做法是：
4 m3 v8 g2 |" V; E5 g/ }6 F' b/ i
将X和M中心化后，检验如下模型：
( G* i" `  P* B! V9 D5 N8 bModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
! q8 k$ ]0 t+ B3 d: |6 W* fModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)1 ]1 B7 s+ I, G; X' Z
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM). W; q- s, E% T% o3 `
Model 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M)，按W分组回归。
) ^* D' c. i' s6 f' F9 b& s0 N5 }) C: }$ \
这样做可以吗？这两种做法那个更好？
: h9 U8 s( f: k7 Y1 `) @( ~8 H# U9 w1 q, D3 }% \. H0 s
BTW：分组回归后，如何检验两个系数显著差异？% `9 _- G% p0 x
4 I, E) o, q: l' g9 a

9 W6 Q: {, K( E+ b! D" m9 ~: Q
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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：3 ?' G5 F: E3 b3 |  W! D
将X和M中心化后，检验如下模型：
+ E" z! R5 o* ?( P0 f% D" IModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
3 e0 d& y3 `- c9 HModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
1 ]' K1 g- D. S0 Y9 z+ VModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)# ]- ^7 j1 P+ v7 p
8 r) T8 s4 l5 ?0 I" F6 Z4 B' ^
首先，用SEM随便估计参数, z1 @# D! p" Z' U. T! l
然后，限定某些参数相等- j( B5 X0 u1 U8 V2 w* ~6 x( {
检验两个模型的卡方差。
: J4 W" S8 d5 M7 G) t6 T8 z5 c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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