调节变量是二分类变量

管理研究者

Kenny, 你好！

% Y( m$ ^, t3 l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？

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！
$ M' V* d$ m9 _& E9 F2 \3 n

管理研究者

2 b% P# o7 q) I) g我的具体做法是：
/ x/ n- q) |3 h/ b
0 m8 H4 Q+ e: w" Q7 M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。
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)
4 X& B3 e. Y8 P/ z; `! G
不知这样可否？

管理研究者

1 X0 D. X+ W) B
另外一个做法是：

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。
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM)
" N9 a0 J, e0 _: [+ kModel 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M)，按W分组回归。

# S) }& z+ z, @& v( A7 X( M' s0 L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？

* F( x0 p$ f- O
' y$ o5 D2 \- W! U

Kenneth

我会这样做：
将X和M中心化后，检验如下模型：
# c, q) F" A: Y# T' X+ f9 \Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
1 U" N# g2 R5 V6 s! x, ]Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
; u* O! W1 Q" l% a% ]Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)

; z' D2 w/ J4 \6 p/ T3 s3 [首先，用SEM随便估计参数
" [# G" I# d+ F3 n$ x% l. b2 C然后，限定某些参数相等
: s! u9 C6 D" \: t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!