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有两个调节变量的检验

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发表于 2010-7-13 06:04:39 |只看该作者 |倒序浏览
各位好:' o* O0 H( e* C- W+ {7 `
尽管KENNY已经在调节效应检验方面说了很多次,但是还是在数据分析的时候遇到一个问题:我是检验X--->Y中两个调节变量M1和M2,我发现当分开检验时,只有M1和X的乘积项是显著的,而M2和X的乘积项不显著。当时,将两个调节变量以及与X的乘积项同时放入一个回归方程进行检验时,两个乘积项都是显著的?我应当如何汇报结果呢?
( x$ Z' I% C, A7 \我查看了一些期刊,发现这两种检验的方式都有,但是现在看来,两种方式得出的结论可能是不一样的。
0 a! o- O% w  Z请教一下大家,谢谢!
( }4 v' N1 B1 A' x4 S4 q* b$ s  g9 s$ @6 n) ~: O
7 [3 X# V4 |( P

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发表于 2010-7-13 11:10:09 |只看该作者
回归的一个很重要的假设是所有重要的影响因变量的主构念(Key constructs)已经放进模型里了。Missing key variables 是回归分析中不可以接受的东西。所以如果有两个调节项的话,我一定会同时考虑它们的。这就等如你要研究A和B对Y的影响。不会先做一个Y对A的回归,在做一个Y对B的回归分析吧。
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发表于 2010-7-13 13:20:16 |只看该作者
言之有理,谢谢!2 l$ o& ]- t& w8 v1 k4 Z
只是感觉现在好多研究结论不够稳健,如果当时的研究只考虑一个调节变量,岂不是会得出相反的结论。
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地板
发表于 2010-7-13 13:57:23 |只看该作者
这倒不一定。在一个模型中加入新的变量是理论的问题。如果这么容易可以加入一个新的变量,发文章就简单了。 :)
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发表于 2010-7-13 20:15:39 |只看该作者
回复 2# Kenneth 的帖子
1 j+ e( X& }6 e  d6 v
+ s$ c& m" o: g! L; e$ @, \; _; u4 r) ]
Kenny, 您所说的missing key variables,是不是只要是没有放入方程那些dependent variable的重要independent variables就算?还是这样的key variables需要满足两个条件:(1)是要解释的dependent variable的重要independent variable; (2) 和已经放入方程的independent variable(s)相关。我记得confounding effect需要confounder既和dependent variable又和independent variable相关。您所提到的key variables是指confounder吗?( ^( [' y+ n( s8 O
0 D  I6 Z+ ?) L& i# G5 X
我在想的是,没有放入方程的变量即使和dependent variable相关,但是,如果这些未放入方程的变量不和研究所关注的independent variable相关的话,对于independent variable的coefficient的估计应该也没有影响。0 o2 j* Z( T) V4 J" o4 U; U5 b
" t% |( v& n8 M- `# j
比如,
1 P8 _- u2 s1 H: t
- t2 {1 }4 k4 e* d" LY = b0 + b1 X + e,; @/ D" J: m8 d, X5 T' p
' x& Q9 X; q$ [) @; b
如果 Z 同样是 Y的重要自变量,但是 Z和X不相关的话,上面的方程中b1的估计不会biased。
6 V  d0 V5 w6 G7 r; S$ c# u6 d8 x6 N
当然,问题是,很难保证未放入方程的变量和indepedent variable不相关。这是不是很多研究在列举说明了dependent variable的重要影响变量之后,"没有说明它们与自己的研究的independent variable是否相关",就直接将它们都作为control variables的原因?
1 d; ~& V: o& [% T, f
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发表于 2010-7-14 09:36:54 |只看该作者
书童,我基本上是同意你讲的。回归系数是半偏相关系数。如果跟其他自变量没有相关的话,就无所谓 “偏与不偏” 了。因为 “偏”(partial)的意思是把它与另外的自变量的相关除掉以后,对因变量的影响。如果自变量完全不相关,各自对因变量的影响是垂直的,你放不放进模型只会影响Model R-square,不会影响回归系数的。不过,你讲的也不全对,因为我想这个新的自变量不一定要与因变量相关的。压抑变量(suppressor variable)就是一个例子。
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Kenneth 发表于 2010-7-13 11:10 + S/ g4 l& m; V3 W: G: `
回归的一个很重要的假设是所有重要的影响因变量的主构念(Key constructs)已经放进模型里了。Missing key  ...
5 Y5 Z3 S* N- \7 `  ?( L
Kenneth老师,您好。最近我在研究中,也碰到了双调节作用的问题,数据分析的出现的问题是:X--->Y中两个调节变量M1和M2,分开检验时,M1和X的乘积显著,M2和X的乘积也显著。但是两个调节变量放在一起进行回归时,两个乘积项都不显著,这该如何去理解?
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发表于 2015-4-26 20:57:24 |只看该作者
Kenneth 发表于 2010-7-13 11:10   A2 O& O! t. W: F/ u, a5 E! B% F
回归的一个很重要的假设是所有重要的影响因变量的主构念(Key constructs)已经放进模型里了。Missing key  ...

2 o, D' i) M. x* \1 B5 t8 q请教罗老师,如果是有两个自变量、两个调节变量的模型,这两个自变量要同时放进方程组里进行检验吗?
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