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关于交互项的显著问题

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发表于 2011-6-6 22:05:13 |只看该作者 |倒序浏览
新人不能发帖。代Inspss发以下帖子:
, A, f% ^: o4 Clnspss2011-6-5 23:35kenneth你好,新人不能发帖,也不知道怎么样你才能看到,所以就发了几个地方.如有重复,请见谅.是关于交互作用的,按照一般做法建立M1(控制变量),M2(加自变量,调节项)和M3(加交互项)三个模型,发现M3中的交互项系数是显著的(0.029),但是M3与M2之间的R Square Change非常小只有0.009.这样算是有交互作用吗?谢谢!

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发表于 2011-6-6 23:17:11 |只看该作者
谢谢Kenneth. 3 P1 r# `% A- a) [
我查阅了一些国外文献,发现有些文章的交互作用的R Square Change都也较低,在0.03-0.01之间,但国内的杂志,都比较大,在0.1以上,所有有些搞不清楚!
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发表于 2011-6-8 21:21:29 |只看该作者
尝试一下Inspss 的问题。个人认为delta R square 的值没有说一定在哪些范围之内是合理的。例如 Cohen,Cohen, West, & Aiken(2003)在交互作用的对方差变化的解释在1-3% 之间。Evans (1985)提出调节作用非常难发现,即使对方差变化产生1%的影响也非常重要的。所以我认为你说的0.009可以视为存在交互作用。
( ]7 V; {* |! j6 T4 Q以上是我个人的观点,希望和Kenny及大家一起探讨。
( v" H! p7 Q( S" I# W  m+ A
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发表于 2011-6-8 23:01:29 |只看该作者
回复 3楼 zouwenchi 的帖子
6 h/ X' k1 C, A6 x感谢 zouwenchi, 你提到的文献我会仔细阅读的!* c* C0 }+ n) E2 |  Z" N
, A+ Y( x% C. f! \, h  C
   
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发表于 2011-6-10 10:54:24 |只看该作者
个人认为,R squre在多少数值显著可能与很多因素有关,例如样本大小、测量方法(likert vs. proxy measurment以及延伸的多重共线性等)、测量误差等。
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发表于 2011-6-13 16:21:34 |只看该作者
回复 1楼 Kenneth 的帖子
, B1 W9 \$ s9 }! K! y我想你要考虑的是三个问题:3 i  Q1 N! E8 e' E
1. 交互项有先天的共线性问题,本来就不可能很大。
. c* Z% }, u3 t2 W  f' D2. 你要的是理论的验证,还是预测的能力?" Q  T8 B$ ], u# p! ~' X
3. practical significance相对与statistical significance在你这个问题有多重要?: ?* G8 C, b7 Y4 e9 \# V, @) y4 e* H
最后,如果你的意思是回归系数与R-平方的不协调的话,那就随便你选哪一个了。无论如何,不同的验证,如果有出入,就代表数据的结果不太理想了。
4 S& G1 A, {4 ?; x3 I2 t4 A+ c
: u7 _" b( k2 N) r1 B, u   
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发表于 2013-4-10 20:12:02 |只看该作者
这个问题很困惑啊,学习了
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