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自变量是四个水平的分类变量,调节变量连续变量的分析

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发表于 2012-7-25 18:20:41 |只看该作者 |正序浏览
Kenneth,您好!
5 `2 O. x( `# _4 R; v% a2 z看了很多您的视频,非常敬仰!
% q6 M& v0 \7 [& l: F1 `' z+ Y- G有一个问题在脑海中盘旋很久,久思不得其解,只能向您求助。谢谢!3 z4 t: t7 D8 t. l3 w; Y5 D  C4 N
问题:( d6 _& p5 V6 ^5 J2 X- ^  _
自变量x是一个分类变量,有四个水平(比如:高管、中层管理,基层管理,员工),因变量y是连续变量(比如:组织承诺,假设已经有恰当的问卷),调节变量m是连续变量(比如:工作压力,假设已经有恰当的问卷测量)。此时:
, u* J  K: i. [, p1.自变量是否一定要使用3个虚拟变量?如果是的话,假设三个虚拟变量为x1,x2和x3,则高管理为:1,0,0,中层管理为:0,1,0,基层管理为:0,0,1,一般员工为:0,0,0。那么就有三个交互效应:- g, Y* v9 K* u2 e. F
   y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*m+a5*x1*m+a6*x2*m+a7*x3*m+u
0 L! Z7 o2 Z+ ~/ f- M6 M假设回归的结果是:a5显著为正,a6不显著,a7显著为正。: b3 N' W! I" z- @: Q1 c
这个结果如何解释?调节效应的图又如何得到?
& ~3 v$ z2 x, X4 T9 g2 A/ u2.能否把自变量当作一连续变量?比如将四类员工分别赋值:4,3,2,1,然后做多元回归:
( L" @) f# `5 h4 u7 @2 A$ x, @y=a0+a1*x+a2*m+a3*x*m+u  b; q4 m1 d4 D# M* Z

" k: d! Z2 S2 x/ C1 O
' X% {0 Z" M4 v% b9 ?, D0 |! W
, ?; {- F( [; Z3 p0 O
/ [: n% W& j% d 该贴已经同步到 小生求学的微博

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发表于 2018-10-31 16:33:46 |只看该作者
同学,我也遇到了你说的这个问题,自变量是分类变量,调节变量是连续变量,请问做调节效应分析的时候具体步骤怎么做啊?还有调节效应图应该如何画呢,诚挚向您请教
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发表于 2013-2-6 18:19:10 |只看该作者
一般员工是否对组织承诺有影响,这种影响是否受到工作压力调节该怎么看呢?
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发表于 2012-7-27 18:05:58 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-7-26 21:51
7 \0 }  |0 J' r- [其一的方法只是说三个虚拟变量成为一组时,是否有调节。至于“如何”调节就要看其二的分析了。
( o9 M; a' ^% }% G当有调节的 ...
' ]' x( S* l2 x0 j, ^( A
的确!我就发现在有显著的调节效应的情况下,具体分析调节作用的方式时,有不同的结果。谢谢!
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发表于 2012-7-27 18:04:35 |只看该作者
诚挚的感谢您!以后问题要多多向您请教!
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发表于 2012-7-26 21:51:39 |只看该作者
其一的方法只是说三个虚拟变量成为一组时,是否有调节。至于“如何”调节就要看其二的分析了。
$ S. H# w/ R( y" K7 t当有调节的时候,不一定要三个都同时调节的,说不定只有一个会起调节作用。
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发表于 2012-7-26 09:45:48 |只看该作者
经反复琢磨,终于明白了。感谢Kenneth,祝暑假愉快!
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发表于 2012-7-25 21:23:00 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-7-25 20:48
( B( R+ Q' e  N( h9 p7 m4 W小生求学,首先谢谢你的支持。
+ F6 d/ n. i$ ^; H* `/ g
3 x7 J7 d" |; G7 M: C& Y9 v5 x7 ~(1)你当然可以把职别看成是一个连续变量,如你说“比如将四类员工分别赋 ...

7 x% Z3 w. X+ sKenneth,晚上好!2 k  I/ G3 g0 k4 T$ W+ m
非常感谢您的及时回复!
, }) Y/ J9 F# r) L2 H$ t我是一边看您在南京大学讲调节和介一边等,果然就等来了。2 y& n5 \7 y- n3 U( F2 c
明白多了。谢谢!
7 H/ J1 p4 f0 g; S# e3 H# h但是还有一处不明白:在用三个虚拟变量的情况下,对于高层:1,0,0,中层:0,1,0,基层管理:0,0,1都能够按您的方法解释,可是,这种情况如何解释“工作压力”是否调节一般员工与组织承诺的关系??
7 a$ s, q. I% Y这个问题尤其让我揪心。谢谢!* B# |( z) K8 \# ?/ a
" N5 n2 {& R1 x; l5 K3 [
好!
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沙发
发表于 2012-7-25 20:48:09 |只看该作者
小生求学,首先谢谢你的支持。' t9 U# R6 N2 V# g2 f  a

  q1 x3 |2 P3 B/ \(1)你当然可以把职别看成是一个连续变量,如你说“比如将四类员工分别赋值:4,3,2,1”。但是他们本来是类别变量,你要把他们看成是「管理阶层」的连续变量的话,就自己付这个测量误差的风险了。8 g, K; }* {' M
; G  g' k, n- F3 _5 R' g; S# C
(2) 关于第一个问题,我有两个建议:
$ y  u2 a$ k7 G0 B9 Z
& q3 w% @+ {) Y3 Z* a- r$ o其一、你可以把三个虚拟变量*调节变量的乘积看成是一组,用层阶回归 “三个一块地”放进回归分析中,然后检验没有三个调节项,与加了三个调节项的模型-R-平方。如果R-平方的改变是显著的,那么调节变量就调节了「管理阶层」与组织承诺的关系了。2 h, M3 O* T( [+ t

  m" h, N  m0 j5 [5 q# `* i( R6 G  [其二、虚拟变量是这样理解的。如果高管理为:1,0,0,那么这个虚拟变量就是 “高层管理” 与 “非高层管理” 的组织承诺的比较。如果这个虚拟变量显著,就是高层管理与非高层管理的组织承诺是不同的。如果这个虚拟变量被人调节,就代表高层管理是否对组织承诺有影响,会视乎工作压力而定。
0 N5 f6 n! m8 m" W
9 x# M8 {$ v" J4 L同时,如果中层管理为:0,1,0,如果中层管理这个虚拟变量*工作压力 不显著,就代表中层管理是否影响组织承诺,不受工作压力影响。
4 I( x' e) E# L  v5 g' }! R4 y2 E0 G/ J) L# G
希望这样的分析对你有帮助。
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