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急问：请教调节变量如何影响主效应的方向问题

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Halinna    

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发表于 2012-1-7 12:33:41 |只看该作者 |倒序浏览
Kenneth，你好！我现在遇到一个困惑，查了很多资料无解或者矛盾，所以来这里请教您！' a4 |) J1 S. c7 J/ ^3 ~
我用SPSS做层级回归，得到的结论是：X对Y的主效应的回归系数为负数且达到显著性（-）***，即X对Y产生负向影响，对于调节变量M，X*M的回归系数也是负数也达到显著性（-）***，即：主效应是负向显著，乘积交互项也是负向显著，那么我如何解释这个调节变量对主效应的影响呢？以下哪种方法的解释正确呢？我查了很多资料有以下两种解释方法，我糊涂了，不知道哪种对，故请教您，谢谢！
$ U7 y# u, `* [+ N" Y& q第一种解释：随着M的增加，X对Y的负向影响减弱；- M7 M3 s1 Z$ L4 K
第二种解释：随着M的增加，X对Y的负向影响增强。8 P3 j8 {- |, t# {
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发表于 2012-1-7 12:50:27 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-1-7 13:54 编辑 0 ^7 m$ f# o% N3 ?" S+ E

5 p- t- y, c7 Y可以先分析主效应是正的情形。, M2 e9 m$ p$ k1 a" \6 Y( C) b9 y

5 [) s/ Z- P  f1 D' E7 G- y当主效应是正的时候，那么，调节效应为负，我们可以清晰地解释与理解：随着M的增加，X对Y的正效应减弱。见图1.
+ l; K& E* v- `" n: O  E3 M
9 Q2 l; K, c3 Q7 z- P由此再来理解主效应为负的情形，显然：/ c/ B) q+ G# m: M( [+ D# U
+ v* @0 D, U5 ^% o' L# F% |
当主效应为负的时候，那么，调节效应为负，则：随着M的增加，X对Y的负效应增强（这与“X对Y的正效应减弱”不是一个意思吗？）。见图2.
$ {. k9 m' i3 u- k4 a4 I
5 h  o' {& o8 Y5 C% g& ^8 v$ ]( y+ j4 y1 |1 @
其实，不论主效应是正还是负，调节效应为负，其含义只有一个，即，使主效应的正效应减弱，换言之，让主效应的负效应增强，两者是一个意思。）
  l8 y" H: P3 W, c* U" F0 O4 W3 V2 N6 E6 [
这个问题，我也纠结过。但经过思考，我的结论如上。也请大家与Kenny指正。
" M5 P  K/ N/ H$ z7 z$ f& h/ o; h7 f
! I5 ^/ o, [. Q! I. O8 d
按你的问题，我们可以举一组数据。设X的主效应为-0.3，调节效应为-0.1（在管理中，由于主效应通常达不到中度或高度相关的水平，调节效应通常其绝对值在0.1以内），则X的总效应（total effect）-0.4。所以，结论是：随着M的增强，X对Y的负向影响（当是指总效应）增强了（当时指负的斜率的绝对值增加了）。

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发表于 2012-1-7 13:24:40 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-1-7 13:37 编辑
+ e  W- a: S+ }% l
' c2 _/ F7 y( x4 d1 ]1 r5 o5 i% Y" ?4 z( p/ W/ j  j. U9 K. R3 u" T! \! t
进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。' T' R; k$ g) i% l. V
$ p: b  ]; Z9 c8 j1 T

" t; X$ V3 O( `! c, E" M1 I
图3中，主效应为正，调节效应为负，并且在调节效应的作用下，使总效应从正变为负，即直线的斜率由正变为负。那么，这种情况可能吗？
* G8 S, ^/ _% F4 P5 x) b8 v* n+ b0 K$ k1 ]2 `9 L+ m
我认为，这是不可能的。
: A; ~% a* {' E6 ?) L0 u+ k; M) }( \4 J! b6 I( Z

* P& s* D0 f% u. `! k7 ]7 V
假如X的主效应为0.6，M的主效应为-0.6，这都已经是非常强的主效应了。这时，他们的调节效应为-0.36。因此，经过M的调节作用后，X的总效应还是有0.24，即还是正的。可以作一数理证明。
设X的主效应为x，0<x<1，设M的主效应为m，-1<m<0，则可得0<x+xm<x。
5 L# f* k$ q8 J
- G' I/ w. G2 `# l5 h" _5 U
1 c! z# v: i  t7 `; c+ L/ G
图4中，主效应为负，调节效应为正，并且在调节效应的作用下，使总效应变为正，即直线的斜率由负变为正。这种情形可能吗？
) x" c  t8 o% p% n$ V+ K/ q/ d2 t! b* H0 L' P, B

3 V1 K9 Q8 j4 d
我认为，这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。# G( X6 \- W0 b6 F) R8 Q( B
7 U$ v# C7 x& l( m7 s, T3 R& ]
. d- J. j1 u" w0 |+ c1 \, p
假如X的主效应为-0.6，M的主效应为-0.6（而不是0.6），这时，他们的调节效应为0.36。因此，经过M的调节作用后，X的总效应是-0.24，即还是负的。可以作一数理证明。
! G" k8 W+ u" @* j% c设X的主效应为x，-1<x<0，设M的主效应为m，-1<m<0，则可得-1<x+xm<0。
% E- V8 i: `6 m' p

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发表于 2012-1-7 15:10:38 |只看该作者
zhouluyang 发表于 2012-1-7 13:24 / r4 e) R4 R7 _* ^' e% R; c
进一步地，我们来思考图3与图4中的情形。
* \1 g$ |; q& p' d& G
谢谢热情的zhou，你的结论是：不论主效应是正还是负，只要调节效应为负，其含义只有一个，即，使主效应的正效应减弱，或者，让主效应的负效应增强。可对？2 H8 {9 ~$ C! W
: a+ M2 D: W# p- G6 I- s- T
我查阅了很多博士论文，都对这个问题很模糊，大多都在主效应为负（x对Y），调节效应（XM）为负时，解释为随着调节变量增强，减弱了主效应之间的关系，所以不知道该如何提出假设了。
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zhouluyang    

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发表于 2012-1-7 15:14:44 |只看该作者
很多博士论文，都比较乱呀。  w' C. X% [- f) ?5 H5 T# b- x
中国如此，
" h& e7 e  _3 {- D# V7 L! z; q全世界都如此。$ h7 k' B; r7 h3 A! c6 C7 h
模糊，可能有两种情形：一是懂的，所以没必要再点明。另一种是不懂的，只好含糊其词。8 g; O$ [( }, m3 n2 U
你觉得，我的分析，有道理不？
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Halinna    

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发表于 2012-1-7 15:22:58 |只看该作者
zhouluyang 发表于 2012-1-7 15:14
: }' U5 o2 T: _" c; z, M很多博士论文，都比较乱呀。
4 L; L& c! @0 b0 X1 ~; E5 F- k中国如此，
  i+ y; K2 T5 p- u全世界都如此。

. i* \& o- B" {我觉得没有数学和统计学的博士生们中相当一部分都是拿来主义，甚至不求甚解，想当然，只要按照理论和数据写出自己想要的那个假设即可，而不去追求科学的本源。
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zhouluyang    

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发表于 2012-1-7 17:34:18 |只看该作者
那你现在知道如何提假设了木有？
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Kenneth    

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发表于 2012-1-10 01:11:32 |只看该作者
Halinna，我建议你在土豆看看我（罗胜强）讲关于调节变量的视频。
3 `' @( }, _/ I. K. U  b7 W; HX 对 Y 的影响，不可以单看 X×M　的系数的正负来决定的。正负只可以告诉你这个调节是　reinforcement 还是 interference。真正的影响要看X与M的值是什么，要画图才可以看出来的。
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zhouluyang    

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发表于 2012-1-13 17:10:38 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-1-10 01:11 & D, }/ h% ]  M& Z1 d6 E3 h1 F
Halinna，我建议你在土豆看看我（罗胜强）讲关于调节变量的视频。/ M4 K7 A  T1 K' Q" d
X 对 Y 的影响，不可以单看 X×M　的系数 ...

4 l$ e  h% I7 B0 P% u* s细看了 moderator部分。余下部分，interaction,mediation部分，再慢慢看。
: P; W& m/ p+ r9 {! `+ x我要把它们整理为书面的稿子。8 V7 e2 e' |( d
++++++++++++++7 M0 t+ I& m- @3 O6 s
( x) n- M) U8 ~0 x$ S4 \9 o% `0 k
除了学会识别调节变量外，我们还要学会对调节关系提出假设。要具体写明白如何调节，高的时候如何，低的时候如何。
) i8 a) t" t$ D! T! d  sH1：工作-家庭冲突与职业满意度之间负相关，且这种负相关受员工的性别调节。（错）) H7 R+ u. P% m2 `. ?
H1：对于女性，不管处在什么年龄阶段，工作-家庭冲突与职业满意度之间均负相关；但对于男性，这种负相关只发生在其职业生涯的后期。（对）, k$ k# z( a+ {# b% C9 c
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liuaiyangyc    

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本帖最后由 liuaiyangyc 于 2015-1-26 15:40 编辑 7 ]1 D3 t  o# `, n  o( q

9 ?( Y& N6 K. P学习了，受教了
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