自变量是四个水平的分类变量，调节变量连续变量的分析

小生求学

Kenneth，您好！
7 p$ |  X1 R" Q2 C- @看了很多您的视频，非常敬仰!
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！
问题：
0 R. p; }/ y5 i8 \7 K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：
1.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( v. q! P" t8 `3 F' @   y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*m+a5*x1*m+a6*x2*m+a7*x3*m+u
假设回归的结果是：a5显著为正，a6不显著，a7显著为正。
这个结果如何解释？调节效应的图又如何得到？
2.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：
y=a0+a1*x+a2*m+a3*x*m+u

2 z0 A* h1 ?/ i1 V* H' Q* n
# L% ?- q% G$ F' R$ y
" H1 k, R, e$ Z. c" ^1 o' D
3 f; P7 D- H: j! H) k 该贴已经同步到 小生求学的微博

wujuan

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

leehom_love

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？

小生求学

Kenneth 发表于 2012-7-26 21:51
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。
当有调节的 ...

6 V6 A. u( L+ L& Y  Z1 v- }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!

小生求学

诚挚的感谢您！以后问题要多多向您请教！

Kenneth

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。
& ]: A: b  q/ r# b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。

小生求学

经反复琢磨，终于明白了。感谢Kenneth,祝暑假愉快！

小生求学

Kenneth 发表于 2012-7-25 20:48
小生求学，首先谢谢你的支持。
1 f; Z5 u6 ?( w2 B8 m3 |
( x, ~" ]" x$ }4 Q" P3 @1 J2 N' i（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 ...

$ H# o, O2 E& X7 Z+ K, EKenneth,晚上好！
非常感谢您的及时回复！
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。
明白多了。谢谢！
' s# s! U6 G! }; V: w1 O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？？
这个问题尤其让我揪心。谢谢！
祝
好！

Kenneth

小生求学，首先谢谢你的支持。
# f- V5 p  Y  M4 w- w' {
（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。

% u& B; j6 T4 u+ }- c（2） 关于第一个问题，我有两个建议：

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。
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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。

4 R# l- D; P- M. c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。

希望这样的分析对你有帮助。