设为首页 登录 注册
首页 中人社区 中人博客
中人网>社区 › 圈子 › 专业圈子 › 管理 › 服事人的（路22:26） > 请教罗老师关于调节效应的问题
12下一页
返回列表 发新帖
查看: 2396|回复: 10
打印 上一主题 下一主题

请教罗老师关于调节效应的问题

[复制链接]
45537298    

1

主题

6

听众

88

积分

书生

Rank: 3Rank: 3Rank: 3

注册时间
2014-2-5
最后登录
2014-2-26
积分
88
精华
0
主题
1
帖子
6
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2014-2-7 09:10:55 |只看该作者 |倒序浏览
罗老师：
3 H% h- f- f: C/ j& M1 z0 {8 {/ N4 Y          您好！. ?3 x7 l5 l% }7 _
          十分感谢您能在百忙之中解答我的问题，由于问题较多，都在附件里了。谢谢您！

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册

回复

使用道具 举报

Kenneth    

69

主题

220

听众

2万

积分

中人网专家

Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50

注册时间
2003-1-21
最后登录
2016-11-27
积分
29016
精华
0
主题
69
帖子
1438

2009年度勋章

沙发
发表于 2014-2-8 20:11:39 |只看该作者
这是我们的研究模型。其中，Z1与Z2是调节变量。( \! ?. O2 K4 F9 T4 r4 m
我们运用层次回归（hierarchicalregression）的方法得到了Y的预测模型。见表1。
在此处，对调节变量有两种理解：
①     调节变量与因变量的关系是否显著都无所谓，只关注其调节效应（交互项是否显著）即可。
②     除关注调节变量的调节效应外还应关注其与因变量的关系是否显著，显著则说明调节变量也可作为解释变量。也就是除关注交互项是否显著外，调节变量与因变量的关系也是有意义的。
那么这两种理解哪种是正确的呢？在检验调节效应时，自变量与调节变量进入层次回归模型时是否需要中心化处理？若需要，中心化处理是变量减均值还是减标准差呢？
表17 J3 a5 z! P. |+ A' i
  　  
Step 1
Step 2
Step 3
Step 4
Step 5
  　    B    s.e    T    VIF    B    s.e    T    VIF    B    s.e    T    VIF    B    s.e    T    VIF    B    s.e    T    VIF  
  Constant    2.934    .209    14.042***         1.892    .198    9.551***         1.822    .193    9.429***         .351    .222    1.578         -.170    .245    -.694       
  性别    .009    .075    .125    1.708    -.064    .066    -.978    1.085    -.045    .064    -.693    1.088    -.072    .059    -1.207    1.09    -.081    .059    -1.389    1.091  
  学历    .002    .045    .054    1.045    -.022    .040    -.543    1.046    -.011    .039    -.288    1.048    -.034    .036    -.943    1.052    -.021    .036    -.601    1.058  
  年龄    -.011    .053    -.212    1.286    -.063    .047    -1.328    1.293    -.067    .046    -1.453    1.294    -.013    .043    -.300    1.311    -.009    .042    -.205    1.311  
  职位    -.006    .020    -.313    1.318    .006    .017    .322    1.321    .006    .017    .375    1.322    .003    .016    .185    1.322    .005    .015    .307    1.323  
  X1                        .378    .026    14.306***    1.013    .243    .034    7.224***    1.727    .191    .031    6.083***    1.766    .166    .031    5.307***    1.816  
  X2                                       .035    .006    6.248***    1.713    .019    .005    3.493***    1.85    .015    .005    2.762**    1.896  
  Z1                                                      .257    .023    11.092***    1.285    .268    .023    11.693***    1.299  
  Z2                                                                     -.182    .038    -4.752***    1.137  
  R²    .000    .225    .265    .374    .394  
  ΔR²    .000    .224    .041    .109    .019  
  F     .065    204.650***    39.040***    123.031***    22.585***  
因变量：Y
针对调节变量（Z1、Z2）的调节作用，我们提出如下假设：H1：Z1在X1与Y之间有显著的调节作用 。H2：Z1在X2与Y之间有显著的调节作用 。H3：Z2在X1与Y之间有显著的调节作用 。H4.：Z2在X2与Y之间有显著的调节作用 。 在验证上述假设时，我们想用三种做法，不知道哪种做法是正确的。方法一：在表1的基础上，step6中引入Z1×X1、Z1×X2两个交互项，step7引入Z2×X1、Z2×X2两个交互项，然后看交互项的系数是否显著。方法二：在表1的基础上，step6将Z2这一调节变量移出方程，并引入Z1×X1、Z1×X2两个交互项，看交互项的系数是否显著。Step7将Z1调节变量及上述交互项移出方程，再引入Z2，step8引入Z2×X1、Z2×X2，然后看交互项的系数是否显著，见表2。表2
( R! i5 \( w" a( [% \- h
     
Step 6
Step 7
Step 8
       B    s.e    T    VIF    B    s.e    T    VIF    B    s.e    T    VIF  
  常数    .210    .227    .927         2.294    .240    9.541***    1.089    2.401    .244    9.822***       
  性别    -.095    .059    -1.610    1.124    -.051    .064    -.796    1.055    -.050    .064    -.778    1.091  
  学历    -.032    .036    -.910    1.053    -.001    .039    -.028    1.294    .003    .039    .066    1.057  
  年龄    .004    .042    .104    1.339    -.065    .046    -1.433    1.322    -.067    .045    -1.476    1.296  
  职位    .004    .015    .286    1.331    .008    .017    .466    1.768    .007    .017    .409    1.330  
  X1    .204    .031    6.578***    1.781    .226    .034    6.698***    1.744    .218    .034    6.441***    1.784  
  X2    .015    .005    2.857**    1.882    .032    .006    5.803***    1.125    .032    .006    5.799***    1.753  
  Z1    .267    .023    11.482***    1.344                                          
  Z1×X1    -.063    .024    -2.636**    2.117                                          
  Z1×X2    .020    .004    5.027***    2.065                                          
  Z2    　    　    　    　    -.135    .041    -3.258**    1.125    -.157    .042    -3.703***    1.178  
  Z2×X1    　    　    　    　                        -.001    .053    -.011    2.853  
  Z2×X2    　    　    　    　                        .013    .009    1.544    2.851  
  R²    0.397    0.276    0.283  
  ΔR²    0.023    0.011    0.007  
  F     13.287***    10.618**    3.202*  
# p1 S* K2 s: `- T) S4 f4 [' U% k

4 m0 [6 V4 z) q* X( u2 a" h' b7 M7 B1 y  x1 i3 z6 z

. B. u# a3 A/ W" O- A$ Z0 z
3 m$ W0 z, Y8 x7 Q$ w
方法三：以检验H2为例，在验证Z1在X2与Y之间的调节作用时，不再保留表1中的其它变量，重新做层次回归。以Y为因变量，将X2、Z1、Z1×X2依次进入层次回归模型中，看交互项的系数是否显著，显著则Z1的调节作用显著，否则Z1的调节作用不显著。见表3。 表3
  　  
Step1
Step 2
Step 3
  　    B  
s.e
T
  B    s.e    T    B    s.e    T  
  constant    2.902    .029    101.794***    2.902    .026    111.389***    2.866    .028    103.567***  
  X2    .060    .004    13.729***    .037    .004    8.405***    .036    .004    8.198***  
  Z1    　    　    　    .276    .023    11.898***    .289    .023    12.417***  
  Z1×X2    　    　    　    　    　    　    .010    .003    3.571***  
  R²    .209    .341    .352  
  ΔR²    .209    .131    .012  
  F     188.475***    141.555***    12.755***  
因变量：Y  p! X8 ^% U' |2 O0 ~( Y
用同样的方法来检验H3，结果见表4。
: H" V) W1 m! A# X; J0 O+ x
  　  
Step1
Step 2
Step 3
  　    B  
s.e
T
  B    s.e    T    B    s.e    T  
  constant    2.902    .029    101.794***    2.902    .026    111.389***    2.866    .028    103.567***  
  X2    .060    .004    13.729***    .037    .004    8.405***    .036    .004    8.198***  
  Z1    　    　    　    .276    .023    11.898***    .289    .023    12.417***  
  Z1×X2    　    　    　    　    　    　    .010    .003    3.571***  
  R²    .209    .341    .352  
  ΔR²    .209    .131    .012  
  F     188.475***    141.555***    12.755***  
因变量：扫描频率 用同样的方法来检验H3，结果见表4。
/ l3 _- h8 \! p, w0 ]* U9 D
回复

使用道具 举报

Kenneth    

69

主题

220

听众

2万

积分

中人网专家

Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50

注册时间
2003-1-21
最后登录
2016-11-27
积分
29016
精华
0
主题
69
帖子
1438

2009年度勋章

板凳
发表于 2014-2-8 20:12:20 |只看该作者
表4
  
　
  
Step 1
Step 2
Step 3
  
　
  		  
B
  
s.e
T
  
B
  		  
s.e
  		  
T
  		  
B
  		  
s.e
  		  
T
  
  
Constant
  		  
2.902
  		  
.028
  		  
102.569***
  		  
2.902
  		  
.028
  		  
103.631***
  		  
2.917
  		  
.029
  		  
101.085***
  
  
X1
  		  
.373
  		  
.026
  		  
14.221***
  		  
.341
  		  
.027
  		  
12.555***
  		  
.333
  		  
.027
  		  
12.176***
  
  
Z2
  		  
　
  		  
　
  		  
　
  		  
-.166
  		  
.042
  		  
-3.977***
  		  
-.184
  		  
.043
  		  
-4.329***
  
  
Z2×X1
  		  
　
  		  
　
  		  
　
  		  
　
  		  
　
  		  
　
  		  
.070
  		  
.033
  		  
2.153**
  
  
R²
  		  
.221
  		  
.238
  		  
.243
  
  
ΔR²
  		  
.221
  		  
.017
  		  
.005
  
  
F
  		  
202.240***
  		  
15.817***
  		  
4.637*
  

% O; J/ w" w4 C% w, g4 _: F
此外，在得到的调节效应数学模型Y=a+bx1+cz1+c’x1z1+e后，画调节效应图时应变形为Y=a+（b+c’z1）x1+c1z1+e，相当于画斜率=b+c’z1，常数项=cz1+e的一次函数图像。这样的做法正确吗？其中z1是原始数值还是中心化后的数据呢？我们试着用中心化(原始数据减均值)后的z1，但是发现斜率有正负号的变量，所以很困扰。
1 P5 Q, N. c/ d
0 r9 t) `# c* W7 L& l
中人网社区招募“中国好版主”11月话费已送出
回复

使用道具 举报

Kenneth    

69

主题

220

听众

2万

积分

中人网专家

Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50

注册时间
2003-1-21
最后登录
2016-11-27
积分
29016
精华
0
主题
69
帖子
1438

2009年度勋章

地板
发表于 2014-2-8 20:13:11 |只看该作者
你一时间问了很多问题，我不知道我有没有全掌握了。下面试图回答：* e  h5 p, X7 ^; _$ |0 }

# _+ |' \( R% P4 r6 E1. 调节变量是否要与应变量有关系？是否要分析？0 D7 q- F6 i. Q

. d. M9 G: ?% P. ^/ J; K) q" G- i答：理论上没有必要有关系。但是分析时一定要放进去，因为交互项是2次的。回归分析2次时，所有1次项都要控制。但是控制归控制，理论上你要 不要解读它，就看你的研究问题了。. v% u5 r* w% n) ?
- M( J! Z* r  z9 s* u8 ^- l! ]
2. 要不要中心化？
7 {& l& W  F) D( y* g" g- v6 _9 f/ C, G
Aiken & West 建议中心化可以减少共线性。现在已经成为经典做法。中心化自然是（X - X平均），这么可能是减标准 差？6 C! r& r. ]" r. p+ H: P  S
6 m! Z# a2 G5 A! a% e8 W
3. 三种可能的分析多重调节的方法。: k) ]+ T+ e: W+ V4 S+ w5 H

3 t8 L) D% d. g; X+ r方法一：这是经典的分析方法，也是我们一般建议的，所有的控制项和交互项都要同时加进回归方程。
8 `* `) o1 t) F, s8 Y' O6 p# }  ^6 O; `  _# l5 o5 M
方法二：这是取巧的方法，有人是这样做，但是不是最好的。# N# h! e$ L$ u& o9 {$ U7 G0 \

- A! c  D0 `. f/ T* \' M7 M方法三：没有控制项是最差的做法。
% x% S/ B3 K$ H- }, w( V7 A
- |4 V# K" w4 X4. 调节回归是 y = a0 + a1*X + a2*M + a3*XM
4 x+ v, U) i9 x. U2 e4 {如果 Mh = M平均 + 1 标准差9 ?, N0 l3 _! a5 S& K
     Ml = M平均 - 1 标准差' H+ a9 q( v9 Q) \- }$ I
两条线的方程就是：
" y% J( Q8 z2 w
( E) r$ v  F- p8 L( A' E' L$ I         y = (a0 + a1*X + a2*Mh) + a3*Mh*X
7 m) D6 p1 W, u7 t         y = (a0 + a1*X + a2*Ml) + a3*Ml*X
回复

使用道具 举报

45537298    

1

主题

6

听众

88

积分

书生

Rank: 3Rank: 3Rank: 3

注册时间
2014-2-5
最后登录
2014-2-26
积分
88
精华
0
主题
1
帖子
6
5楼
发表于 2014-2-13 11:18:36 |只看该作者
罗老师，您好！非常感谢您的耐心解答。经过对您解答的学习以及对研究模型的进一步思考与测试，我又发现了一些新的问题，麻烦您了！
. B+ [2 b7 \4 V" O问题一：
3 ~8 M: d7 t! E我们研究的是中小企业经理人对企业环境的扫描行为，调查问卷中有针对变量扫描频率的问项，利用李克特量表，1代表扫描频率为一年少于一次，2代表扫描频率为一年几次，3代表每月至少一次，4代表每周至少一次，5代表每日至少一次。在这里扫描频率是一个定序变量，那么定序变量可以作为层次回归的因变量吗？如果不可以，应做哪些处理呢？我们尝试着将扫描频率做了如下变换，将一年少于一次记作1次，一年几次记作6次（介于1和12之间，取中位数），每月至少一次记作12次，每周至少一次记作52次，每日至少一次记作365次。这样相当于把定序变量转化为直接的观察值。不知这样的处理方法是否合适呢？
回复

使用道具 举报

45537298    

1

主题

6

听众

88

积分

书生

Rank: 3Rank: 3Rank: 3

注册时间
2014-2-5
最后登录
2014-2-26
积分
88
精华
0
主题
1
帖子
6
6楼
发表于 2014-2-13 11:56:10 |只看该作者
接上文：
0 p$ h; t  Y' k" S9 P问题二：
7 @/ p. D" f; M5 B  J+ X4 j% c1 s对于两个自变量，两个调节变量，一个因变量的层次回归，变量进入模型的问题还是有些不清楚。6 q, q* H: Q; t/ x: r
+ h: p4 [) j$ S$ n+ ?! {. R
方法一：共有三个层次，分别是控制变量、两个自变量、两个调节变量、四个自变量与调节变量的交互项。也就是：
! D- A; f& q4 w7 ]* ?模型一是因变量、控制变量；9 f* X- `5 O& K, ?; ]
模型二是因变量、控制变量、自变量1、自变量2；
# c5 ?( Z' z5 I7 _9 G模型二是因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1、调节变量2；& P4 i  h0 Z+ q
模型三是因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1、调节变量2，自变量1×调节变量1，自变量2×调节变量1、自变量1×调节变量2、自变量2×调节变量2；
0 R0 U0 O9 p$ M6 N+ C, J& k
' P; i# U3 K: }7 x0 ~- C9 S7 ]& w, U方法二：& H; p$ Z! s3 S; v9 D
0 e9 ^5 Q5 S* y
模型一：因变量、控制变量；
4 b% R4 r1 ]' z- _2 R' x* G模型二：因变量、控制变量、自变量1；5 t; a$ _' ?3 D) }
模型三：因变量、控制变量、自变量1、自变量2：（自变量分步进入是为了看清各自对因变量的解释力，不知有没有道理）6 m. Z9 ]& t* Y, [* ^9 I5 Z
模型四：因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1；5 x4 E1 A+ h$ i1 \
模型五：因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1、调节变量2；（在此想分别检验两个调节变量对因变量各自的直接解释力，所以也分步进入，不知有没有道理）+ J1 e0 G# i7 e3 _
模型六：因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1、调节变量2、四个交互项。  U4 }4 C  ]5 J( A" l0 I6 J

* c7 ~# f3 z; G& s方法三：
/ o: m0 G8 Z3 j* Q& c. m1 o
- b: A: k8 M, A, j# b/ D模型一：因变量、控制变量；
6 z/ `0 Y7 G' @* O: g$ j: X0 h% A模型二：因变量、控制变量、自变量1；9 z1 T7 z* A$ J1 K
模型三：因变量、控制变量、自变量1、自变量2；  |7 `2 m5 D3 g+ x: L
模型四：因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1；
5 P+ S" T9 K* ?! B0 u' a模型五：因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1、自变量1×调节变量1、自变量2×调节变量1；8 g- X3 t% \0 r
模型六：因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1、自变量1×调节变量1、自变量2×调节变量1、调节变量2；
* f# q* |8 E% B模型七：因变量、控制变量、自变量1、自变量2、调节变量1、自变量1×调节变量1、自变量2×调节变量1、调节变量2、自变量1×调节变量2、自变量2×调节变量2；
& ]1 ^+ @% |5 j3 `. L; W3 A7 k3 T: y7 t# w
经过罗老师您之前的回答，我知道了后面出现的二阶的（交互项），相关的一阶都必须在先进入模型进行控制，但是由于对进入顺序有疑惑，故提出了上述问题。麻烦罗老师了！
回复

使用道具 举报

45537298    

1

主题

6

听众

88

积分

书生

Rank: 3Rank: 3Rank: 3

注册时间
2014-2-5
最后登录
2014-2-26
积分
88
精华
0
主题
1
帖子
6
7楼
发表于 2014-2-13 12:06:45 |只看该作者
接上文：1 y& t% ]9 r- u( w
' X0 U9 c1 U- @5 O9 P. d
问题三：8 P2 s& N# ~- s7 d/ C" K
之前请教罗老师的是一个自变量、一个调节变量的调节效应作图问题，您做了解答，我也明白了做法。那么对于一个因变量、两个自变量、两个调节变量的层次回归，最后得到的数学模型应为Y=a+b1*X1+b2*X2+b3*Z1+b4*Z2+b5X1*Z1+b6X2*Z1+b7X1*Z2+b8X2*Z2+e;
- X4 p" o7 |' V; m1 w" v/ o3 a如何分离一个调节变量对一个自变量与因变量的调节作用呢？
1 `  ?; d' M4 `- r& w% l  [! A% x1 `  y8 m8 A
以上就是现阶段我想到的所有问题，可能是一些很基础的东西，还麻烦罗老师了！谢谢您！
回复

使用道具 举报

Kenneth    

69

主题

220

听众

2万

积分

中人网专家

Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50

注册时间
2003-1-21
最后登录
2016-11-27
积分
29016
精华
0
主题
69
帖子
1438

2009年度勋章

8楼
发表于 2014-2-13 21:39:10 |只看该作者
问题一：这是一个死症。因为本来是连续的变量，给你用“少于几次”、“多于几次”变成不连续了。你现在无论如何做都不可以了。唯有把它看成是连续，就是 2-1 = 3-2 = 4-3 吧。就是1就是1，2就是2，没什么可以做了。
' [" f6 R$ e% M% W& ^2 `% d1 c; n* d  i3 d: @
问题二：
5 X8 g' ^. _/ H$ D+ N0 E; z对于两个自变量，两个调节变量，一个因变量的层次回归，变量进入模型的问题还是有些不清楚。
8 o) d: R2 K, R: C(1) y = x1, x2' D1 E; f$ {6 H  p
(2) y = x1, x2, m1, m2
  Z# y/ U' M# L" V(3) y = x1, x2, m1, m2, x1*m1, x2*m2 m (假设m1调节x1，m2调节x2，m1不调节x2，m2不调节x1). ]* ^* `$ G8 y9 r7 j0 [- a/ |- M

1 x# ~( k$ o8 I3 e问题三：* v* c2 t* ~5 a7 m0 \
对于一个因变量、两个自变量、两个调节变量的层次回归，最后得到的数学模型应为Y=a+b1*X1+b2*X2+b3*Z1+b4*Z2+b5X1*Z1+b6X2*Z1+b7X1*Z2+b8X2*Z2+e;9 e5 t& ]* M3 n$ e/ C8 L0 D1 Z8 x5 {0 ]
最后两项（b7X1*Z2+b8X2*Z2）是不需要的，除非你的理论是Z1同时调节X1与X2
$ M+ [- O8 u7 y# N+ f3 @$ n如何分析两个调节变量，我刚刚在 对上一条 ‘ 关于调节效应检验中的两条线斜率的问题’ 才回答，请看看别人的东西，可以省略我不少时间。
+ f" O7 t" v4 W" E" k/ a( I% X: n

点评

╰☆Fascinate  不好意思，刚刚看了罗老师的 解释，不是很明白，到底是认同开始提出的哪个方法呢？谢谢！  发表于 2014-4-24 23:09  回复
回复

使用道具 举报

45537298    

1

主题

6

听众

88

积分

书生

Rank: 3Rank: 3Rank: 3

注册时间
2014-2-5
最后登录
2014-2-26
积分
88
精华
0
主题
1
帖子
6
9楼
发表于 2014-2-16 16:45:40 |只看该作者
罗老师，抱歉打扰了！还有个小问题请教您。请问进入层次回归的控制变量、自变量、调节变量、交互项都是中心化处理之后的数值么？8 B' Y8 q4 |9 Z$ j. I  Z
谢谢您！
中人网社区招募“中国好版主”11月话费已送出
回复

使用道具 举报

Kenneth    

69

主题

220

听众

2万

积分

中人网专家

Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50Rank: 50

注册时间
2003-1-21
最后登录
2016-11-27
积分
29016
精华
0
主题
69
帖子
1438

2009年度勋章

10楼
发表于 2014-2-16 20:27:57 |只看该作者
x1, x2, M 都是中心化，以后的乘积就自然是用已经中心化的x1, x2, M 了。
回复

使用道具 举报

12下一页
返回列表 发新帖