调节变量是二分类变量

管理研究者

Kenny, 你好！

如图所示，M和W都是调节变量，其中，X、M、Y是连续变量，W是二分类变量（取值为1或0）。我的问题是：我可否直接将X、M、W中心化后检验调节效应？

& o1 @& l$ m- f; e如果要做分组回归，则是不是M和W的调节效应只能分别来检验？

谢谢！

管理研究者

我的具体做法是：

9 @. i, a# F  u- Q4 w' Z( S将X和M中心化后，检验如下模型：
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
& m2 u4 b1 b' y" QModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
1 o! x" N6 a( }  M& m; OModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)

2 v; \7 P$ u% v1 ^0 L0 `: @; r不知这样可否？

管理研究者

3 H8 s; _' v( i2 H0 {) D
0 E" g, F: t1 ?; `1 y+ B6 e+ V* ~另外一个做法是：
4 _1 t5 v( C) g3 h5 N' h* P
将X和M中心化后，检验如下模型：
* c+ j* _: g  x3 e6 l; K2 ?* D: _Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
0 J3 @) r  U! r3 b6 {Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM)
5 |" ~, o2 C- j% RModel 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M)，按W分组回归。

, I  E) e- v5 Z$ L7 p& m$ ]3 E8 X这样做可以吗？这两种做法那个更好？

BTW：分组回归后，如何检验两个系数显著差异？
0 h0 z  r6 [4 ?" P, _0 m3 R+ ~
2 x6 _" _) G+ R

Kenneth

我会这样做：
将X和M中心化后，检验如下模型：
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
. s# x; B$ g8 a6 R! g& A' k4 ~Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
, s9 P! H0 v3 m; z6 n; wModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)
- U; K/ f, h' {/ z/ G# b
' _  \" H- V5 _# j首先，用SEM随便估计参数
然后，限定某些参数相等
检验两个模型的卡方差。
请看我的SEM视频。

管理研究者

谢谢Kenny!