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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!7 M- M  ?! O7 ^" G& R0 }' @5 a
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!
$ b  `: @0 n: R4 H6 [' j4 I. i第一种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响减弱;2 h2 `1 O5 k* [2 E, d+ L
第二种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响增强。+ X- `# }' @8 B

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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 8 o7 c: r! _; A7 V
- B% {' d* P: ?+ K
可以先分析主效应是正的情形。) M% B0 E2 X+ z9 r8 r* M
  Y! `) U: h( h) u# ]) ]0 y
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.. d9 ~% u5 Y4 H) n. q& t
' _( B0 \1 ^  X  {0 v! }; x% J
由此再来理解主效应为负的情形,显然:
4 e! e; u+ z5 I( x' i* x
0 z, b* E  v3 x* n8 ]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2.8 v+ `+ D' u% p- i7 B
0 `; \' v, q+ t, z) v8 X- \

6 d1 c0 k3 q) f0 w; _# D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。)
0 r0 n% g( N1 y7 l1 C3 I: x1 i# v3 s  f3 R. v1 s" M/ X5 m
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。2 z: v7 ?' t- y& U4 e3 l6 w5 q
: E. t$ W# i3 G9 r3 W4 S
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
+ n: G9 t  m* m: m$ H3 A
; {/ f1 b- h) o2 F8 D2 ~! J/ d7 ^3 d
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。
4 [! M' ^% M) m: h
" i: R; S" K# N+ x1 ~( U- U
0 i4 ]0 v  M2 C
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
- z9 F) x* J( l8 h" j" N+ U6 \0 T3 P( W% z5 n; t" d
我认为,这是不可能的。
7 e& X$ z: V) t& ~
# O6 J+ w8 K/ d/ s" x4 A' p
5 I& b$ {, q2 N2 [4 I- J- z
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
* R# ?' T4 W0 S9 `: r6 T6 R- S; M6 l7 J$ s. d% u  Q
4 T) A  N* ]! o" K3 x2 ^
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?* I7 J' h& C2 _7 R8 H+ p' O

1 E1 F8 v: `  L8 {

/ E* ]5 r- U7 G% c
我认为,这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。) J  {$ d/ m: i3 F& ^0 d

' b! [! s! P9 h

! ~2 l& g2 k( \
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。) D4 A) W) z* K4 Q: G
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 D0 ~, U; q2 r1 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   w0 |0 K+ T- G6 Y+ F" g% x
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。

" h5 N" a) `3 }" G# J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?0 E" c: s, F& W( v5 n

; c* z6 K3 k! P+ _, B. O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。
! N% j) R3 i% c' t8 G7 a% a- o6 k% S0 t中国如此,# }% @/ V6 c  q- C* |- t* \$ W
全世界都如此。; V, \- I3 U. N+ R8 Z
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。
- R$ @1 U3 [) i( f" B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
* k0 s( h) n8 b6 Y很多博士论文,都比较乱呀。
5 g5 X/ D7 b9 R' @# `3 N中国如此,
, l: S& i1 g" ~3 ^& B全世界都如此。
5 M) S, d! A6 Z# T( }' }3 r
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。$ }" J. a  I* l5 l( r* {1 \
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
4 U9 ?( C/ a2 ]/ {Halinna,我建议你在土豆看看我(罗胜强)讲关于调节变量的视频。
1 ]/ j- A1 [% k- \9 h5 z. t$ HX 对 Y 的影响,不可以单看 X×M 的系数 ...
. S( P/ C" y/ x* p: |
细看了 moderator部分。余下部分,interaction,mediation部分,再慢慢看。
# u/ F; Z8 S1 @0 H0 w& {我要把它们整理为书面的稿子。
9 c" f$ T/ ]2 ^# ~4 o' @3 L- x++++++++++++++
- P, J! z/ l) R4 M- ~6 @4 l" \# b; V
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 O5 h: ~1 _0 m- q8 J
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). P6 {  I, ]& A6 i9 i2 |& A# n$ r, B
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)0 _% u  E6 h- ~% h' _% o
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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 2 B3 ]5 H% K% q: E/ [1 d2 R& m

7 b3 A, s4 i4 i, }8 m0 I5 i学习了,受教了
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