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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!
% F& ]6 b& }! M- n" F) ^6 D$ b. ~' f  F$ e9 n
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?8 ]8 e. z2 H) C# x+ h$ F# e+ v

6 X2 e8 T5 R4 z* x+ F8 c, \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?
$ K' v) W, J. n+ q
* g- U: h* a' g( Z2 _$ Y  m谢谢!
( Q, f# r0 N. h7 }3 f* o' T% W9 ?

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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
9 D2 f5 o* {3 }( G9 i8 {
' T2 ~+ v- ?) x; F( Q& z我的具体做法是:
' Z' P& n, T: m: V, ?  B' e: Z; s7 ~
将X和M中心化后,检验如下模型:; D8 m; }) ]# x( c# y: M8 b
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中,cv是控制变量。
8 G4 O5 q/ v; j. sModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)% @" ^2 L2 D. [& D9 ^4 v7 j, o
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)0 H# ?2 M/ m' [0 Y) ^
- Z3 q( K9 W+ G2 f
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
# o3 l8 A- d& o: L% A  N
( I4 \, U# M( D# d" g另外一个做法是:
# E. [5 j) }! |( Y' g7 d; Q* I: Q. O3 W3 _! ?9 l
将X和M中心化后,检验如下模型:
( O' E- [, w/ G  a8 o( V- m7 rModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中,cv是控制变量。! B6 b5 ^1 O' J7 J6 C4 O
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
% J( E; W, ?  c* {+ U5 ?Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM)
& k4 {* S1 \' ^+ r/ h: rModel 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M),按W分组回归。
- Z0 ?" \: Z$ @# M) K8 T. `6 v
这样做可以吗?这两种做法那个更好?
, ^  Y+ s; t2 I, T6 F
1 q2 e0 v% ~& p( |) x7 XBTW:分组回归后,如何检验两个系数显著差异?
6 V  f0 @1 @6 g1 D. g% _. `7 n0 A* G. f- `  V* t1 X

, m* z  l1 v- B. v& B" r8 L! [  ?
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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:& G) \" ?9 O) k+ n& K+ [
将X和M中心化后,检验如下模型:- D1 e7 O7 K3 \7 Z9 p
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中,cv是控制变量。4 t3 `/ ~' l- _5 K* A
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)  V6 [3 O" r8 x4 D* q5 M) B
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)4 A  U! A# z5 E
( H) X* U( h- G
首先,用SEM随便估计参数
# i0 _/ o* ]& L/ G' P4 V然后,限定某些参数相等1 d' O- K$ I, I) k* r) M
检验两个模型的卡方差。
7 _/ _7 u5 S" j2 h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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