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调节变量是二分类变量

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楼主
发表于 2013-6-13 15:03:44 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny, 你好!' G2 j) Y0 U2 ]1 O! v1 K( ^* i
0 c4 y9 N, g( @, |4 c6 j8 O/ m8 b5 x
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?; U8 E0 v6 r9 F8 g" |8 j

& 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?* e4 {/ J4 ]7 K  M  N  q& g+ q" R
8 p. l/ g# A+ _! [
谢谢!: n5 ]8 A! j. a, j

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沙发
发表于 2013-6-13 16:32:30 |只看该作者
本帖最后由 管理研究者 于 2013-6-13 16:37 编辑 4 C8 N) @1 L8 b( c. A
, q9 D5 o& ?- ]& k
我的具体做法是:: i( a: |) K& P0 q/ W

9 @. i, a# F  u- Q4 w' Z( S将X和M中心化后,检验如下模型:5 e2 h7 D& ?  G
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), }$ o) k/ y( [- l

2 v; \7 P$ u% v1 ^0 L0 `: @; r不知这样可否?
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发表于 2013-6-13 16:33:03 |只看该作者
本帖最后由 管理研究者 于 2013-6-13 16:37 编辑
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: q# [' r, G  N2 G+ t8 E" ]
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。) S/ d" b- [- f2 V" G7 W8 [
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。5 r0 R5 H* W2 J' k

, 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?1 J0 K- T  T, ~
$ v' J2 \& a2 v
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+ R8 y5 Y( k. ]8 B) P2 l
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地板
发表于 2013-6-17 22:45:30 |只看该作者
我会这样做:7 w5 l2 ]- y( w0 F! }
将X和M中心化后,检验如下模型:; z# N6 V; P+ ^7 L8 R
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* Q+ b( T& ~6 T: s$ ]$ _4 X
然后,限定某些参数相等* m7 d3 Z( @* v
检验两个模型的卡方差。7 i1 E) S+ _$ w5 r4 T
请看我的SEM视频。
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发表于 2013-6-18 18:51:04 |只看该作者
谢谢Kenny!
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