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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！
! `9 g2 ~$ N3 z8 \; e0 C: u! l
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？
, m! K3 a" o# G7 L
$ s0 N9 H5 D3 p) f  k2 r, V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？1 {' ]) L( X9 o* x
; `# a  ?9 S$ q5 V; D
谢谢！2 q7 a3 S) ~& k/ v8 k- p0 q

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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
1 [( i. j4 B) \3 p- ]  A2 Q3 F+ v: c% q* ^& w0 U! m' [
我的具体做法是：0 W- n/ j  C, @( S: q+ J, k
0 T2 ^) u; C4 E6 [  b" N: Q
将X和M中心化后，检验如下模型：
8 E. r7 w) I& hModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
5 \6 B* N* j! o# s1 \: W6 DModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)3 W) n) v( a3 t; Q, Y$ d
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)
+ @2 P4 D2 k* [" Z& T- \7 u8 ?- E9 c; u- J8 N
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
1 U8 ^) A7 }" h. ]2 r- R+ P
9 o3 w0 _$ C8 C' k0 [/ L# |另外一个做法是：
5 N& O$ _- P: g$ O1 }
. {! H6 _! _  v8 n7 w$ P" q/ O! \将X和M中心化后，检验如下模型：+ F" e  p0 K* L2 ?4 R' `8 Y
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。/ ?# f6 x  K9 k" w* p
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
& L3 i3 U3 f; d( ~8 N  v3 HModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM)
: g) ^" c2 N# \Model 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M)，按W分组回归。* X0 P  `& t9 h8 T/ |

9 D* H. y. Z0 v  k这样做可以吗？这两种做法那个更好？1 _$ d2 w% D$ x
& x/ s  Q& m* P0 e0 K" q9 l
BTW：分组回归后，如何检验两个系数显著差异？5 ~3 c1 e( }% O) U3 k
2 O; A0 h; @7 ~/ ?/ i# B
% ~6 T  i  ]. W0 q2 F
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：
( Y% X9 _/ n! K" P+ W5 e6 R( a( f将X和M中心化后，检验如下模型：2 p  g0 z2 [$ r0 P( N% @: G
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
' l% L7 w3 o- ~Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)2 a% t' ^' W2 b9 [, b
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW): a. n, b- F. f7 y& ?8 E
: _3 b. C( u4 G" r
首先，用SEM随便估计参数9 f2 B# ?. @( _% `/ L$ u
然后，限定某些参数相等
, n3 f+ L, V5 p8 Q1 n检验两个模型的卡方差。
. }- j, I! S+ n8 b$ H( ?; j& W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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