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如何画交互作用的图

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2009年度勋章

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楼主
发表于 2011-1-20 10:10:44 |只看该作者 |倒序浏览
huangspace 把问题发在我的留言,我替他贴到这里来了。
) V. @3 A' K" z* r  e6 P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!
% O% l9 h: h: k' ?2 I$ @
; b, X* a$ H9 [8 _××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
: Y! g, B- n# \* I0 B- U+ V  A) Z5 ?/ l" A: V, E
Huangspace,* }, Q( I3 {  _. v: l1 b
) a) m7 @' E% }9 b/ |# B
以下是步骤:
6 r9 B6 \# J# u( h1. 假设X -> Y , 调节变量(交互作用相同)是Z
: f) q" R5 O4 ~5 E: f" O1 T6 Y5 ~+ R2. 找出Z的平均数(Mean),标准差(SD)和中位数(Med)
- R9 i. m9 T% I$ c- `3. 在数据中用Z 做指标 (index)把数据排序,从Z最小到Z最大;
( D9 h% u5 z% X5 S
( R0 ?& c/ |" Q方法一:
2 u8 X% b$ K$ X- Y0 X3 q; O; \8 t1. 把数据用Z 来分,用Med所有数据分成两组,
6 m6 h  ?, Y: a1 G$ K  一组是Z<Med
) W! J$ C/ Q  e, t  一组是Z>Med
2 O; F4 P  o+ k  ~/ q2 T: D6 L2. 在每一组做一个XY的回归分析,找出截距斜率,画出两条直线。
  x1 {. [3 q- i( m5 G% ?3 W6 P9 V  j! O5 ]3 h
方法二:
, v1 K$ r4 G" d7 J0 Z1. 把数据用Z 来分,用Mean所有数据分成两组,
  一组是Z<Mean-SD
4 }; M5 q$ B  d! k* O" I  一组是Z>Mean+SD
  中间的数据不要;
5 x1 t5 U0 `* {! k  c2. 在每一组做一个XY的回归分析,找出截距斜率,画出两条直线。
1 X( M! t4 {! r1 g- w1 P6 H
本帖最后由 Kenneth 于 2011-1-20 10:12 编辑
4 k- }* c. T9 d: }" T+ |
& I/ B1 |1 h8 u6 X9 b 本帖最后由 Kenneth 于 2011-1-20 10:12 编辑
2 Z* q8 K' n* X& _1 N5 U) I" R* J  n" {: L
本帖最后由 Kenneth 于 2011-1-20 10:13 编辑 * Z5 |, U0 i5 x8 W9 B, S
6 w( H( K2 C0 j9 ]: c
rwxld    

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发表于 2011-1-20 12:52:20 |只看该作者
谢谢你,Kenneth,又学习了一些东西。
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发表于 2011-1-21 12:18:47 |只看该作者
非常感谢罗老师!太谢谢您了!
. }% _# e! @( Y" t: P5 N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?
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发表于 2011-1-21 12:51:46 |只看该作者
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。
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发表于 2011-1-22 12:18:29 |只看该作者
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?
( A3 `) U8 I- G% G. y
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发表于 2011-1-22 16:41:00 |只看该作者
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!
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发表于 2011-1-22 16:43:29 |只看该作者
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!
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发表于 2011-1-22 16:45:47 |只看该作者
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。
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发表于 2011-2-13 04:17:08 |只看该作者
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?
( \' r6 J. ]9 i* ?$ e  _, A      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。
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