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调节中心化与否？

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yayaal    

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发表于 2011-8-4 21:06:46 |只看该作者 |正序浏览
kenneth, 你好。以前做调节效应检验的时候，都是用变量中心化之后的乘积项来代表调节项，即在放入X和M之后，再放入（X-X的平均数）*(M-M的平均数)。前段来了个国外的学者，他说他一直都是直接乘的，即X*M。我们查阅了相关文献，未果。他觉得，如果X与M的相关程度不高，就没有必要做中心化的处理。我用数据尝试了两种做法，出来的结果很不一样。不知道应该用哪一种，原因何在？谢谢了。
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Kenneth    

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发表于 2011-8-9 10:04:31 |只看该作者
回复 4楼 yayaal 的帖子1 m; ~6 t& ~/ p4 L
x与x平方相关极高；x与“x*M”相关也很高，所以二次项是很难显著的。三次项就更难了。2 G- v( B3 u' F: u0 X  ~' e

' k6 U. @1 \- x: l: C) e# ^   
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hongyan911    

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发表于 2011-8-6 15:03:57 |只看该作者
采用第二种：2. 先放X,M，再放X*M
中人网社区招募“中国好版主”11月话费已送出
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yayaal    

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地板
发表于 2011-8-6 10:53:59 |只看该作者
今天又发现了一个新问题：如果X和XM或M和XM的相关系数过高（如大于0.8），需要分别先对X和M进行“中心化”。。。那我们在做自变量与因变量u型关系的时候，直接放入X和x平方，岂不是相关也很高，也没做处理？
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yayaal    

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板凳
发表于 2011-8-5 10:59:12 |只看该作者
有看到一个说法：/ X* q- S' w* O/ g: _! p

3 t8 H% M1 f) ]! L/ _! c如果X和XM或M和XM的相关系数过高（如大于0.8），需要分别先对X和M进行“中心化”（centering，即把X减去X的平均值、M减去M的平均值、然后将其结果相乘），然后才来解读其正负方向。
6 ^  }) i# b! @1 p
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yayaal    

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沙发
发表于 2011-8-5 10:38:27 |只看该作者
具体地，我们是讨论了三种方法：
; S  \6 [: w! h. _1. 先放X,M，再放X中心化*M中心化- U% ~) T$ N: k% [3 M
2. 先放X,M，再放X*M
$ c* B% }# J$ G1 Q& l; o: K  u) \3. 先放X中心化后的值，M中心化后的值，再放X中心化*M中心化0 d" g( ^5 I8 ~& v
3 E$ q/ i1 p  P4 ~' A- b& c- E
应该是哪种呢？
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