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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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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!
* m2 U8 n5 {' a7 o# ~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!
5 A& r1 P: F1 {9 ^/ g/ x; R第一种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响减弱;+ @) i3 E& F, k4 V/ J7 I; u& ^
第二种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响增强。2 b3 z/ `0 N/ m8 d) b- y* a4 C

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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 # {; H1 u1 R/ l$ m- |7 P, M
" O: R5 F5 p0 e  u  F1 \* l  [
可以先分析主效应是正的情形。1 Y3 r' w: n9 @! l( D* ?/ {: N
+ H8 P, k: |# s: x+ [4 `( r
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.
* y5 k/ j' B8 V' M. A- d; H0 v; @; L* J. @7 ?8 \6 g7 k0 @
由此再来理解主效应为负的情形,显然:
& p, \$ f& f# x! T: x* h; l" b3 N2 X3 y" K
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.+ G3 E: Z& v- f7 c! l
+ s. i( l4 j$ \. ]1 a

$ w& s2 F5 m. Z6 V4 h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。). ?& }; r+ k' y% a4 g
: u' U2 H! q, r& {5 w
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。
' |+ R& ~- S, Z' y% I( i
8 K# j3 F, d5 S+ b
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,XY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 2 q- M. Q" E  ?. C
1 y% y8 ?* \  k$ o

0 h! W  a5 ]( {' r9 \
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。9 r- i8 ~" L) b) q
& H6 ~+ ~* A7 [# X

# z* l; a2 T3 q' Z3 K
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2 Z3 _! k) G4 e. O. Z( H

. q* R0 {1 I3 E; E0 E- @
我认为,这是不可能的。
0 \: [# z  b8 k2 D
6 |% M' t, [( n5 O

5 v9 ~  y7 A, w
假如X的主效应为0.6M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。
X的主效应为x0<x<1,设M的主效应为m-1<m<0,则可得0<x+xm<x
0 |/ B2 G) m5 Y+ ~! @$ q9 f( _4 u3 t) y! X

$ g7 l! {( P4 V( h
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?6 R, q0 P+ [4 [5 r5 q; W

( z, L- k0 B( D8 x1 |$ @

/ {: I5 n; i' _- T& p# ~
我认为,这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。
2 i- Q" n. j$ N# [. Y& ~7 Q$ B8 v, ^; r0 B+ E$ w) N( s/ X

) C) ~5 W( b& W+ o; B0 c
假如X的主效应为-0.6M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。
; I# k; y* Y& X
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
3 e% H4 i4 R7 x5 g8 C& U

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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
0 a$ _  R9 m( D- v进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。

* |0 x4 h6 p. [. _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?
) k( V! `$ t/ U, N  ]- ?) @6 f8 N* ]3 {& W- O9 `- E
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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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。
$ k5 d. Q- A$ [+ z: r, B* f中国如此,
" }- T% i( h' U) c2 ?全世界都如此。
8 j9 F! v% L% U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。
/ Y* A) _  b5 v! l1 k0 L. B, z你觉得,我的分析,有道理不?
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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 , v; G& f2 t7 i+ ^+ ]# {1 p( Z
很多博士论文,都比较乱呀。- U9 D7 p9 O. A9 X; c' C6 W% _" [
中国如此,! ]1 k+ [& X5 E! M. V5 D% b
全世界都如此。
: ~% e* e6 q+ X! C* E
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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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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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。7 d% l  O2 b' r& P) G6 ]8 X& F, |
X 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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发表于 2012-1-13 17:10:38 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-1-10 01:11 8 |; t/ [# G3 d, `
Halinna,我建议你在土豆看看我(罗胜强)讲关于调节变量的视频。
) y7 G  w- f4 c; HX 对 Y 的影响,不可以单看 X×M 的系数 ...

% Q1 K# f/ B7 m7 z8 c1 t细看了 moderator部分。余下部分,interaction,mediation部分,再慢慢看。/ M  i( i4 G6 r
我要把它们整理为书面的稿子。" n. {1 E9 Q# J. d- y" S( H. Z3 `
++++++++++++++5 u) S' \  Z/ J
4 A" D" F3 g9 Z1 K3 q7 r" h, J
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。3 d6 E4 Z" }8 t% P7 m
H1: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)% Q0 T5 r1 E) q8 E
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)0 n1 z% Q' s( t1 S1 }
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本帖最后由 liuaiyangyc 于 2015-1-26 15:40 编辑 ! X7 w0 x  \( k3 J
2 B% ]2 e$ n6 g% y2 Y
学习了,受教了
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