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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!
& D* ^9 f4 X- c: e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!" q' t  t. N9 l1 l- Y% s. @' ?. h
第一种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响减弱;+ @9 Z3 L! l; s  d# k) O9 H9 a. j
第二种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响增强。
# ?# @5 U3 C0 h  z1 `- Y1 v+ a

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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
. A" U1 X! |7 C
9 [6 A" |9 e" d) W可以先分析主效应是正的情形。
8 j: q( q+ J% N2 H& b+ r" w5 z8 m  m% f# S: I3 D& w
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.
' C4 t, j5 ?4 b0 y: J( a& J6 W5 |/ H) G4 H
由此再来理解主效应为负的情形,显然:
3 p' U0 u" x# `  i1 v1 v7 t
! b0 H! q2 q5 Y  q' x! a) n8 v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.
1 X% ]6 I( t" K! t6 F2 }0 t( M7 |* H

0 }& z+ U: j( ]* E" t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。)/ Z" u3 G, ?5 S+ |7 b
+ F- J: {* Q* W7 J, t" @6 Y! d
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( [+ U9 H. ]2 e; s" f; P7 {: m6 y* h7 m& P* r/ y$ v
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
1 x3 t- n7 }: P$ U
/ S/ [# h' S" g/ ?: H9 A4 u* c4 i8 I/ l8 p
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。7 L% _0 t9 O: Q) e8 m/ I! w

+ a: D8 m. G8 ~4 j4 G% W" R
+ Q0 Z- T: k$ F! p9 z1 f
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! y' X, q; Y8 p$ B* B% V" R

% J+ O. ~8 o2 h! K
我认为,这是不可能的。  j9 ?/ L( d1 Z

' q1 |- O9 W3 ?
# J- I" m! _- P
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
& J5 F8 @9 n& e7 P( p! c2 U9 |  }9 m, ^& I5 e7 f
1 z% z3 l6 r3 R0 J, k, r
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?; g& \- a7 `8 L0 X' i0 b& R
$ g9 o8 c9 s2 v6 }5 O
  u2 a& @- H4 x) E# y: m
我认为,这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。3 F. f7 Z1 x' E$ U; @' A
* I- c, W1 a. t4 n5 [& a% h
5 ~; n& ^1 Z8 z/ }8 E
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。
( f" {; ]  b5 j& f
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

8 v9 g$ o* ^4 F5 `, ]7 }3 M( F- b

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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 ! F) G' s, @1 r6 A4 Z
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。
- V4 N5 ?( D" y1 n$ `. U( i0 h% {
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?
5 y9 {- D3 q- z3 @- B# Q' q/ C# |+ v: ~, K1 B
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。
( [  m- d* g0 M8 W中国如此," d4 Z* D+ y& q3 [
全世界都如此。
$ Y) g- v+ c8 o! w$ ^  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。7 t) ^: k2 Y& c4 Y
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
2 v4 F, h6 H" e$ B$ `/ u4 K很多博士论文,都比较乱呀。
/ o  _: `5 g! C; F# Q+ b5 Z中国如此,
7 I0 q0 S8 S( Z' @9 c全世界都如此。
* `& ]& y( j) w3 h) [' U
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。) m7 t8 p$ z! K. w5 c9 Y
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 5 ]* ]/ d! a+ N$ ^8 p2 Y- s
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 m+ M) [7 P. ^) X" A$ S( w
X 对 Y 的影响,不可以单看 X×M 的系数 ...
5 h. }6 I- [' z1 ^9 l
细看了 moderator部分。余下部分,interaction,mediation部分,再慢慢看。# _( \2 k; ~1 B2 ^$ u% v
我要把它们整理为书面的稿子。
& Z, Z& X* _+ X++++++++++++++: T8 r  p- @" D" X; v! X  O

6 {$ \2 i  a" R2 b8 g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 ]  N  p, `3 O1 o
H1: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)
  N( L- p+ k3 {* _8 @; N( cH1: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)
+ V6 }: W( W6 z
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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
$ E9 U6 x3 W* F8 P. R: C6 J3 J. R( o+ r+ i5 [2 _$ Z
学习了,受教了
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