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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!
- Z  o  {+ ]4 F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!
; x& ^$ E) |: f0 b# z7 g第一种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响减弱;
" m$ J8 D/ i0 b) o9 Z# D6 n第二种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响增强。, U4 d1 q" ?) e$ Q* }

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沙发
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 ) j1 N  \" A# \
& Z- H' D1 h5 \
可以先分析主效应是正的情形。5 S: s8 Q. R* P; W

0 b1 ?. a! B% N, x: j% l5 N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.
, h& M. y$ f# ?, ?$ {7 V0 r2 h+ v
由此再来理解主效应为负的情形,显然:
, Q3 D$ `4 z) z* Q/ ^$ M  b" i8 u$ S7 ?: h6 F+ e: T
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.( }/ J/ X/ A0 U4 N; c
5 G: n' x2 y/ D& ?8 v. A; P7 b
5 m* V, x' O2 Q% k
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。)
! ~( ]3 j9 l5 |% e" p
6 E% e# D5 }* e. c$ P$ o  \3 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。* j. ^. G  ~4 J8 b3 [
! A1 l9 U3 P( |. q2 X& o
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
5 v* Y& g6 D& q9 \. U2 z/ Q0 X* t; P' z' o! i2 x7 U1 U
2 m) `/ `2 f' \0 c+ c$ L6 t# Y% T
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。
, }" v0 v+ s; b9 E3 h) s$ G. ]6 z, N: M7 K
5 s, \7 r) x: P. D# e) h5 T
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
2 V7 q6 r7 r/ g/ @5 s! F0 i% q  n% c( E* A+ C3 H
我认为,这是不可能的。
# c) K" i2 \* M8 J5 f# O8 y
5 A* y  {$ w" ^1 {" E' e1 m$ @: ]2 m
) h3 X& T& V* `7 F: C
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<x1 x! r% `0 _. [; C5 M' {6 p
& u) `+ o( e' `; E. S3 z( L7 m
3 f. n( u1 Q* [+ B( i/ i
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?
* W9 ^$ U* c  s/ p( q/ b" U! }  S& ]" h0 h/ d7 o

; g7 L6 q5 h& g: \8 A# G1 X8 O
我认为,这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。
2 m% R" X6 N: h6 t
* g8 T1 Y# Q0 C: E: F( M

) z) M) ^$ t+ ?
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。  Y# _1 v' M% R: l* @/ l
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
5 Q) H  k  T1 M6 U$ u" H7 W) ^

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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
/ ?( w$ h* o% S; _' m: \进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。
; c. \! q$ I' o$ P/ ]% q% J+ n
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?$ G; M0 p4 c2 ?; @' @

/ z! A, T0 Q( X8 o0 q# H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。
2 M- ?0 r6 {( T* w0 B2 R0 n1 ?中国如此,
" H% q# M' O- M1 k全世界都如此。
& l$ A) T, t% A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。
3 B+ u2 Y! s5 k9 L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
1 h) c- y6 i" H4 ^7 w很多博士论文,都比较乱呀。2 `  Z/ X0 I# O
中国如此,0 q+ k& k$ ^* h, @* v# v2 k8 k
全世界都如此。
+ Y* G2 X6 z1 l( ~, B
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。6 g9 L' v/ v. v+ p) Q
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 ! V1 i% s2 \4 U; K8 F( P& B' B
Halinna,我建议你在土豆看看我(罗胜强)讲关于调节变量的视频。
# J! }4 X0 E. A7 e! h" w3 kX 对 Y 的影响,不可以单看 X×M 的系数 ...

  M: n/ ^/ O: E1 \# n- Y细看了 moderator部分。余下部分,interaction,mediation部分,再慢慢看。: f6 m% T  I# O1 o. q3 l3 t& M
我要把它们整理为书面的稿子。& O& Y; \- M2 T  u) c/ v
++++++++++++++
3 D& \5 o1 k( B0 j! c- H7 t) X& z& c! e' H# T6 k6 t. S/ L
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。. @! V$ }0 C% J! C+ W, D+ a
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)
; I( x& w/ n; m& Z( f& qH1: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)
& _6 V6 e* [: t1 t' U) L/ k) ^, L& ?
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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 ! b- c8 j2 H4 G+ f9 P7 Y

1 Z# f1 }# g, B* V- M9 E学习了,受教了
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