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有两个调节变量的检验

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发表于 2010-7-13 06:04:39 |只看该作者 |倒序浏览
各位好:' C7 p' Q  w  d0 F3 T
尽管KENNY已经在调节效应检验方面说了很多次,但是还是在数据分析的时候遇到一个问题:我是检验X--->Y中两个调节变量M1和M2,我发现当分开检验时,只有M1和X的乘积项是显著的,而M2和X的乘积项不显著。当时,将两个调节变量以及与X的乘积项同时放入一个回归方程进行检验时,两个乘积项都是显著的?我应当如何汇报结果呢?
6 P/ j! u$ f. t' I1 Q/ i我查看了一些期刊,发现这两种检验的方式都有,但是现在看来,两种方式得出的结论可能是不一样的。& G+ [) s3 w) u2 J- A1 l0 m
请教一下大家,谢谢!6 i$ b% B9 c/ {7 g( z
6 n4 m0 y2 W% ]; [

! C- t) K' ?) E

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沙发
发表于 2010-7-13 11:10:09 |只看该作者
回归的一个很重要的假设是所有重要的影响因变量的主构念(Key constructs)已经放进模型里了。Missing key variables 是回归分析中不可以接受的东西。所以如果有两个调节项的话,我一定会同时考虑它们的。这就等如你要研究A和B对Y的影响。不会先做一个Y对A的回归,在做一个Y对B的回归分析吧。
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发表于 2010-7-13 13:20:16 |只看该作者
言之有理,谢谢!
9 h; |2 j' U' r只是感觉现在好多研究结论不够稳健,如果当时的研究只考虑一个调节变量,岂不是会得出相反的结论。
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地板
发表于 2010-7-13 13:57:23 |只看该作者
这倒不一定。在一个模型中加入新的变量是理论的问题。如果这么容易可以加入一个新的变量,发文章就简单了。 :)
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发表于 2010-7-13 20:15:39 |只看该作者
回复 2# Kenneth 的帖子
: @- w. l+ ~6 a) U) r* N+ m6 Z) x9 P6 v! B. X$ K6 }

" A+ Y0 j/ o8 F8 X1 `) \2 N5 dKenny, 您所说的missing key variables,是不是只要是没有放入方程那些dependent variable的重要independent variables就算?还是这样的key variables需要满足两个条件:(1)是要解释的dependent variable的重要independent variable; (2) 和已经放入方程的independent variable(s)相关。我记得confounding effect需要confounder既和dependent variable又和independent variable相关。您所提到的key variables是指confounder吗?
# S4 o6 k1 j6 J# T  C! d- J
/ ]: f! U8 C  R8 _/ h* W我在想的是,没有放入方程的变量即使和dependent variable相关,但是,如果这些未放入方程的变量不和研究所关注的independent variable相关的话,对于independent variable的coefficient的估计应该也没有影响。! n( b7 E2 r, f) V7 I
" V2 l  u+ m* q/ J" d
比如,$ Z3 x) M# M# F  e: V. U% F

* n! ~$ V5 e; {Y = b0 + b1 X + e,
4 B* N* j& F# ?
) i3 q) d. u% ~0 t' }% _* ^9 K如果 Z 同样是 Y的重要自变量,但是 Z和X不相关的话,上面的方程中b1的估计不会biased。
3 |: p9 @$ x, F1 e1 {1 O% j' A. V# n
当然,问题是,很难保证未放入方程的变量和indepedent variable不相关。这是不是很多研究在列举说明了dependent variable的重要影响变量之后,"没有说明它们与自己的研究的independent variable是否相关",就直接将它们都作为control variables的原因?; U9 w0 H" e) h0 t- D0 `- q
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发表于 2010-7-14 09:36:54 |只看该作者
书童,我基本上是同意你讲的。回归系数是半偏相关系数。如果跟其他自变量没有相关的话,就无所谓 “偏与不偏” 了。因为 “偏”(partial)的意思是把它与另外的自变量的相关除掉以后,对因变量的影响。如果自变量完全不相关,各自对因变量的影响是垂直的,你放不放进模型只会影响Model R-square,不会影响回归系数的。不过,你讲的也不全对,因为我想这个新的自变量不一定要与因变量相关的。压抑变量(suppressor variable)就是一个例子。
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发表于 2015-4-19 11:02:51 |只看该作者
Kenneth 发表于 2010-7-13 11:10 6 Q7 O% n2 i* @+ d
回归的一个很重要的假设是所有重要的影响因变量的主构念(Key constructs)已经放进模型里了。Missing key  ...
- h1 y5 t: ~# h
Kenneth老师,您好。最近我在研究中,也碰到了双调节作用的问题,数据分析的出现的问题是:X--->Y中两个调节变量M1和M2,分开检验时,M1和X的乘积显著,M2和X的乘积也显著。但是两个调节变量放在一起进行回归时,两个乘积项都不显著,这该如何去理解?
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发表于 2015-4-26 20:57:24 |只看该作者
Kenneth 发表于 2010-7-13 11:10
6 a! ]: C& D$ R6 z0 S% w回归的一个很重要的假设是所有重要的影响因变量的主构念(Key constructs)已经放进模型里了。Missing key  ...

& B' z1 A& P/ K! N5 N$ I请教罗老师,如果是有两个自变量、两个调节变量的模型,这两个自变量要同时放进方程组里进行检验吗?
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