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急问:请教调节变量如何影响主效应的方向问题

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发表于 2012-1-7 12:33:41 |只看该作者 |倒序浏览
Kenneth,你好!我现在遇到一个困惑,查了很多资料无解或者矛盾,所以来这里请教您!
! I2 |- l* o0 S; [8 o3 u6 e9 z' L; U我用SPSS做层级回归,得到的结论是:X对Y的主效应的回归系数为负数且达到显著性(-)***,即X对Y产生负向影响,对于调节变量M,X*M的回归系数也是负数也达到显著性(-)***,即:主效应是负向显著,乘积交互项也是负向显著,那么我如何解释这个调节变量对主效应的影响呢?以下哪种方法的解释正确呢?我查了很多资料有以下两种解释方法,我糊涂了,不知道哪种对,故请教您,谢谢!
$ e+ z8 R  p5 H$ B" h6 v- K第一种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响减弱;
: ~. d5 h. P. _0 I: [; V第二种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响增强。
% \6 p8 y. _/ o6 T+ k. @2 i' l$ O

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发表于 2012-1-7 12:50:27 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-1-7 13:54 编辑 . }: G( m, b8 m) A. F, n

8 i7 Q" |, ^$ c7 _1 y% @0 M3 k( |可以先分析主效应是正的情形。% K2 W- g. e2 c$ g9 b# Z

% J/ ]! K/ x2 }: [1 d& o# L当主效应是正的时候,那么,调节效应为负,我们可以清晰地解释与理解:随着M的增加,X对Y的正效应减弱。见图1.& r5 C" _( U* d& p( n: P" p

" L% \3 d- n0 M0 b8 `, h( V由此再来理解主效应为负的情形,显然:
3 @( n' v3 S' ^* P/ q; |1 ?2 f, c0 b
当主效应为负的时候,那么,调节效应为负,则:随着M的增加,X对Y的负效应增强(这与“X对Y的正效应减弱”不是一个意思吗?)。见图2.
" n. a" c+ g4 r/ D  q! U/ D- p% X4 o1 l/ i

" z: p, {0 h2 Q! U. E' Y. e其实,不论主效应是正还是负,调节效应为负,其含义只有一个,即,使主效应的正效应减弱,换言之,让主效应的负效应增强,两者是一个意思。)
, F: ?2 ~, W2 f0 m( ~3 H7 C5 \3 @
7 ]3 r, o6 u& ?  p+ l4 ?7 v这个问题,我也纠结过。但经过思考,我的结论如上。也请大家与Kenny指正。, k- o+ ?- r) D
* ]3 n! s2 [1 [% R
按你的问题,我们可以举一组数据。设X的主效应为-0.3,调节效应为-0.1(在管理中,由于主效应通常达不到中度或高度相关的水平,调节效应通常其绝对值在0.1以内),则X的总效应(total effect-0.4。所以,结论是:随着M的增强,XY的负向影响(当是指总效应)增强了(当时指负的斜率的绝对值增加了)。

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发表于 2012-1-7 13:24:40 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2012-1-7 13:37 编辑 * D: C/ H8 ^! N5 V' {+ _5 M

1 J9 e3 \8 a) f  V2 n0 L) l
2 i% |3 x4 D& {
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。4 x+ J, R  t9 o8 Q6 }9 E) J; w/ _
2 {& G; d# T) i

/ \5 U7 Z, n- o/ q* a7 Q/ @* V
3中,主效应为正,调节效应为负,并且在调节效应的作用下,使总效应从正变为负,即直线的斜率由正变为负。那么,这种情况可能吗
; N2 `8 [. [4 e$ @$ s2 K7 Y* y4 ^. M  V% l& p% B
我认为,这是不可能的。( {( U6 O* ?' c5 N2 g

  s  |. C# u. I8 \& _

% @" ]" {$ B3 _7 `( j4 M
假如X的主效应为0.6M的主效应为-0.6,这都已经是非常强的主效应了。这时,他们的调节效应为-0.36。因此,经过M的调节作用后,X的总效应还是有0.24,即还是正的。可以作一数理证明。
X的主效应为x0<x<1,设M的主效应为m-1<m<0,则可得0<x+xm<x( ^8 ~1 @4 a+ k

7 v. y. Q+ U4 E2 y. e% F
) y+ E; x4 S3 C, o* ~& f
4中,主效应为负,调节效应为正,并且在调节效应的作用下,使总效应变为正,即直线的斜率由负变为正。这种情形可能吗?- [: L6 z6 [& q/ G# L' G
  r3 h. t; |3 V5 Z  ?" D  W
/ L# j: t  U$ h) x- V* F0 v
我认为,这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。
8 m3 b4 g  r. f# d6 Y3 f, t, A4 |
3 f3 i% G' O: i1 I6 s
# X! `3 B8 V7 K3 z0 `% m
假如X的主效应为-0.6M的主效应为-0.6(而不是0.6),这时,他们的调节效应为0.36。因此,经过M的调节作用后,X的总效应是-0.24,即还是负的。可以作一数理证明。
2 F/ K, s2 K7 v8 ^
X的主效应为x-1<x<0,设M的主效应为m-1<m<0,则可得-1<x+xm<0

! z1 ^' K# t; U* L5 a8 H) ^

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发表于 2012-1-7 15:10:38 |只看该作者
zhouluyang 发表于 2012-1-7 13:24
8 A% l4 I9 P' q2 E  d3 j2 L进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。
: L. E, T6 v% c' z( h' I) f
谢谢热情的zhou,你的结论是:不论主效应是正还是负,只要调节效应为负,其含义只有一个,即,使主效应的正效应减弱,或者,让主效应的负效应增强。可对?* q# z/ f/ z) F- F' V

' S  [7 D1 M- F) N# L) N7 _我查阅了很多博士论文,都对这个问题很模糊,大多都在主效应为负(x对Y),调节效应(XM)为负时,解释为随着调节变量增强,减弱了主效应之间的关系,所以不知道该如何提出假设了。
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发表于 2012-1-7 15:14:44 |只看该作者
很多博士论文,都比较乱呀。
& U9 F" f) v2 D  P4 q中国如此,7 s  W2 b3 m4 a! y8 D  g* E+ p* V
全世界都如此。6 q" B7 a/ t: r( u
模糊,可能有两种情形:一是懂的,所以没必要再点明。另一种是不懂的,只好含糊其词。9 U4 i9 n4 W6 m
你觉得,我的分析,有道理不?
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发表于 2012-1-7 15:22:58 |只看该作者
zhouluyang 发表于 2012-1-7 15:14
! {; e' d, c& u; x2 n) y8 X很多博士论文,都比较乱呀。5 ~! v# ]/ u& ?+ H
中国如此,
0 b; {1 O4 J3 q1 ?, w6 r全世界都如此。

! M- s# h! |3 T( T- I  }7 S* C我觉得没有数学和统计学的博士生们中相当一部分都是拿来主义,甚至不求甚解,想当然,只要按照理论和数据写出自己想要的那个假设即可,而不去追求科学的本源。
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发表于 2012-1-7 17:34:18 |只看该作者
那你现在知道如何提假设了木有?
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发表于 2012-1-10 01:11:32 |只看该作者
Halinna,我建议你在土豆看看我(罗胜强)讲关于调节变量的视频。4 Y! t; V$ i) b
X 对 Y 的影响,不可以单看 X×M 的系数的正负来决定的。正负只可以告诉你这个调节是 reinforcement 还是 interference。真正的影响要看X与M的值是什么,要画图才可以看出来的。
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发表于 2012-1-13 17:10:38 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-1-10 01:11 & o0 e! b3 |, Y) x$ S+ |1 w8 x" n
Halinna,我建议你在土豆看看我(罗胜强)讲关于调节变量的视频。0 N" |2 D& K; _& U+ b- T
X 对 Y 的影响,不可以单看 X×M 的系数 ...
3 P( q1 ^! g9 h$ k! {1 W
细看了 moderator部分。余下部分,interaction,mediation部分,再慢慢看。* \6 G  k" s, O3 o" n+ C, M# d" o8 t- e
我要把它们整理为书面的稿子。
4 B3 M& }$ f( f++++++++++++++
: t0 Y# w. x: ?% X- u4 A/ h
# ?$ _7 z2 S$ z除了学会识别调节变量外,我们还要学会对调节关系提出假设。要具体写明白如何调节,高的时候如何,低的时候如何。
3 {6 w4 m) g1 B8 I" BH1:工作-家庭冲突与职业满意度之间负相关,且这种负相关受员工的性别调节。(错)) j: q/ E' `0 h5 T
H1:对于女性,不管处在什么年龄阶段,工作-家庭冲突与职业满意度之间均负相关;但对于男性,这种负相关只发生在其职业生涯的后期。(对)
" Y( G, N! b% I8 y6 e
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发表于 2015-1-1 17:10:32 |只看该作者
本帖最后由 liuaiyangyc 于 2015-1-26 15:40 编辑 - c0 S) [  t( ?% `' c% N

6 `; a" O# a! t3 l, m- p* ~3 u学习了,受教了
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