如何画交互作用的图

Kenneth

huangspace 把问题发在我的留言，我替他贴到这里来了。
罗老师，您好！我最近在写一篇涉及交互作用的文章，之前看了您的一篇关于《关于「交互作用」Interaction Effect》的文章，其中很想看您的交互图是怎么画的，可惜那个图片的链接坏了了，如果方便，可否请您更新一下，或者发到我的有效呢？非常感谢！
- V" p: k" ]) w7 h8 D( y$ r6 H
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Huangspace,

以下是步骤：
1. 假设X -> Y , 调节变量（交互作用相同）是Z；
' A# ~6 D. s9 O4 V2. 找出Z的平均数(Mean)，标准差(SD)和中位数(Med)；
7 h' U, M* v1 M/ N! s  i3. 在数据中用Z 做指标 (index)，把数据排序，从Z最小到Z最大；

* w' D5 `& V+ V8 |6 p4 D/ i方法一：
5 g' O6 l8 Z3 M0 j$ z$ P. q- X$ J1. 把数据用Z 来分，用Med把所有数据分成两组，
4 @# _: L- s4 Z+ I  一组是Z<Med；
  一组是Z>Med；
  u  M2 T3 i9 C  a2 W+ C$ e* c2. 在每一组做一个X与Y的回归分析，找出截距和斜率，画出两条直线。
! ?; U7 j, u2 j8 |. |
+ J2 t3 W/ H: p6 k方法二：
1. 把数据用Z 来分，用Mean把所有数据分成两组，

  一组是Z<Mean-SD；
  一组是Z>Mean+SD；

  中间的数据不要；
2. 在每一组做一个X与Y的回归分析，找出截距和斜率，画出两条直线。

4 ?2 a! E" v7 H' B) U$ |7 B

rwxld

谢谢你，Kenneth，又学习了一些东西。

huangspace

非常感谢罗老师！太谢谢您了！
6 E' A7 q3 g  f8 `0 _# Y8 O5 I我的文章中用的是logistic回归，但是我想应该和您的线性回归方法类似，因为原先的调节变量就是二分类变量，就直接用Z=0和Z=1两个组来分别作图，因为是logistic，所以做的图其实是logit（y/1-y）=a+βx 的直线图， 类似线性回归了。不知道这样可以吗？

huangspace

还有一个问题，就是，如果我用以上的方法作图，那么X轴和Y轴改怎样写才更直观呢。这时候的y轴的值应该是logitP，就是某种结果的概率与不出现的概率之比的对数。似乎不太好理解。

Kenneth

对不起，我很少用 Logit ，所以没有留意文献。我的“感觉”是既然LOGIT的因变量不是一个容易理解的变数，一般应该都不会画图。正如你说的，如果Y是 LOGITP，那斜率本来就不容易理解了，画图来干什么呢？

huangspace

罗老师，我是这样理解的，如您在文中提到的一句话“图表只是用来帮助我们看见交互现象是怎么样的而已，不是用来验证的。”所以我想即便logit是是个很不好理解的变量，但以logit画出的图形的斜率仍能在够反应logit中实际常用的OR值，如果斜率<0，那么OR值必然是<1的，如果斜率>0，那么OR必然是>1的，所以，应该也开始可以看出交互的现象是怎样的，即在调节变量不同的水平下，X对Y 的影响，是统计学意义上的保护因素还是危险因素。我可以这样理解吗？谢谢您在周末依然回答了我的问题，非常感谢！

huangspace

但是如果不画图，用实际的函数或者or值来计算，又不免让别人质疑为什么要把样本分成四份类分别作统计数据，也会让人不由自主的去讨论OR值或者a和β值，但是，画了图以后，要看的也就是影响的趋势了。这样理解对吗？谢谢您！

huangspace

我的数据其实是个连续数据，但是由于数据太偏，无论用什么方法转换，都很难变成正态，而且转化的方法太复杂后，就给结果的解释带来了很大的难度。所以不得已的情况下转成了分类变量。虽然对信息有损失，也无法用线性回归，很可惜，但目前我也只能想到这种方法。

cathyyin

罗老师，我遇到一个问题想请教您，在我的研究模型中，A为自变量，B为因变量，C为调节变量，D也是调节变量，  我是否可以检验C与D交互的作用 对于 A与B之间的关系是否还存在调节影响？ 不知道我的表述能否让您明白。 就是我想检验下C与D的共同作用对于 A与B之间的关系是否存在着调节影响？
      这个检验在结构方程模型中如何实现呢？ 非常期待着您的回答。