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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！- n3 M+ X1 p2 ?+ x: S1 K' R8 X
& D, r# u* }8 g( ^+ J: o. X$ X* o
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？
& l, x0 Z& \- k5 ?1 S+ B2 v
0 B3 v/ W) h9 @- o- ^7 D& ^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？4 q1 c- J2 k, b! z7 N$ i
3 L4 V, }, \' C; N
谢谢！- c  p0 f+ c2 b% f6 B/ l

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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
0 ~. I" `. j+ e4 D" U
) a/ A# F" ?% A) q我的具体做法是：
" Z- ~' Q, q8 S$ h. \1 I* N+ t: s8 n* n+ S
将X和M中心化后，检验如下模型：
6 ]8 V# {$ Y+ c: vModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。9 o$ e/ |: }* a% C3 z
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)* N& r3 F5 t9 C/ n( e- i+ k7 X5 t
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)7 @- C9 k! C# ?* C* t6 D# g/ z$ X! ~3 s
  x6 J8 r, e0 w5 H0 r, R: Z2 |
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   ]9 _- v* e/ ?- A

5 o9 s" R% F6 y' C另外一个做法是：  c9 [; i0 L7 j! D( V; i& W5 p8 q: y
" U+ m& S, N. a, v" n6 ]' q) y* ?
将X和M中心化后，检验如下模型：& ]/ [; j4 t0 j5 P1 ]2 t( X# j
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。3 D" j1 C1 H1 f
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)& F. H/ P& D- ~
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM)
$ v: _4 O  y- }7 e% c) g/ \Model 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M)，按W分组回归。) _: g& ~9 d% q3 k
" @+ _" c% t8 w; c9 H
这样做可以吗？这两种做法那个更好？4 e. \9 K9 a, ~4 p1 T

0 c  a! H( {6 [5 W. w6 d* C! xBTW：分组回归后，如何检验两个系数显著差异？  P5 s5 ]. h( W+ ?
+ r, z% U) T$ ]

/ H6 a$ J5 z- Z  G; l3 ^
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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：
, _9 O6 \0 x& J1 r6 l( i* R将X和M中心化后，检验如下模型：
( E' w5 z& h+ E) S" N) pModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
2 o2 m/ N- d6 ^. E( D  r# z1 @* {Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)9 w; h. ?! `1 J6 M1 i3 a  F
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)) h8 V" a# p/ c
+ ~7 [2 Q' ^3 t  l+ b+ k7 E" Z9 |- T/ s
首先，用SEM随便估计参数
1 P2 N, ^4 E# w$ W5 {& S然后，限定某些参数相等: Y/ ?, _8 `. b& j9 ?4 B
检验两个模型的卡方差。: |7 l  B5 {+ I7 I- `  z, P
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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