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本帖最后由 hormit 于 2014-2-23 11:53 编辑 ; y' h7 ]/ b Q" r H
Kenneth 发表于 2014-2-13 17:41 ) {5 b( n% M/ d @" k+ W! h
如果有两个调节变量 M1和M2,我猜大部分的人都会:# _- X2 A- f: ?$ `0 u+ Y6 }# N( R
分析M1的调节效应时,就 plot X-Y 关系 对应 M1 是高 ... 4 w6 V$ F7 X& K$ M1 d( `
' @' t! d8 ]/ z+ {
kenny你好!因为我遇到的问题跟楼主kemoduolong很相似,所以跟在这个帖子里了。
' `* K) z {+ M目前做的是HLM下第二层变量对第一层变量的调节效应,调节变量有两个:M1和M2,且都为连续变量。
2 T3 ?2 S: ^3 U/ l2 i! U% j查了很多资料后,打算的做法是将M1,M2都放入回归方程,得到调节效应的系数;然后在忽略其中一个的情况下分析另一个调节变量的效应并作图(一共两次,也就是两个图)。4 L5 B4 ^5 l2 s! {% |
现在的问题是:3 r( v2 v2 v$ E; w7 k, q
1,这种做法对吗?
1 l7 P0 C/ s4 K; a* }2,连续变量的调节效应作图是取正负一个标准差的位置生成两条直线吗?) `) T- d0 ~( v' S: B8 l$ x6 R
3,有人说调节变量为两个以上时,作图需要用k个图来表示,其中k等于其中一个调节变量的组别数。假定一个调节变量是性别、另一个是年龄。可以用两个图来分别显示:一是男性中年龄、二是自变量X的交互效应和女性中年龄与自变量X的交互效应。或者用三个图来分别显示年龄与自变量X在老年、中年和青年中的交互效应。 这段话我看不太懂,kenny如果也认同这种做法的话可以推荐一点文献给我吗?9 O! ^' d. P! E r0 y' J- {: [; d
+ R. W+ n) @1 }; X, R, u9 r
最后非常感谢kenny数年如一日的耐心解答大家的问题,谢谢! |
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