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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 C7 S: z$ H0 C' g6 A$ P5 m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!
( S' e' Y6 W, h5 `2 Z" m/ i" `第一种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响减弱;
) ^' p. i: V  y1 N+ Y4 L0 v, ?/ d第二种解释:随着M的增加,X对Y的负向影响增强。
" Z0 o$ [2 k0 k5 g2 I" O5 D' 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: P( B: E( i6 C. v5 C  s
: h+ d, q! _! o6 Q5 ^# q
可以先分析主效应是正的情形。+ `9 x, I& M$ I4 Z3 t! j

; u8 r9 o. `# s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1.7 K1 M" K8 }) v/ m4 t

' F+ ]' E/ J0 @1 J由此再来理解主效应为负的情形,显然:
( ]2 s9 {! p* s1 \4 H  s  s; k7 a! L+ Q
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.
6 M! A2 s; l4 z6 x8 ]
" B6 y3 Q6 E5 H3 s: ?# R' w, \- I+ d' D9 q* o7 k& G0 ]
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。)
7 o* {2 w( Z2 J/ P3 K7 H, T' u3 w; S! Q4 y- j
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。
' p1 E" c/ `- V+ C: f
1 N7 p: w6 t% W; z. H) r2 d
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 8 l% R7 [+ j9 L) H( W* N! M

( r3 n) P+ k+ T  ~$ z5 n  M0 N
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。
3 n9 X. I$ d) d( R+ k! f  {8 n/ ?& B
5 e5 o1 ?; J" `3 _# X8 L8 Q
, V' x+ L8 N: @: T" s" r0 G4 n
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5 A- j$ w6 y' w0 x2 ~

+ I# |9 o4 T( T* o! P
我认为,这是不可能的。5 T9 ~- v" H5 L/ R. Y$ a

5 }# [5 K4 t0 b

0 Z& C6 M  q. E9 T. J" c9 K# ~
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<x5 x, z7 M# w! x3 Y
" F% A$ R; i8 X

* l( M; g) q8 @7 H1 P
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?% Z: Q: o) Y2 U$ x( j5 P: k% Z$ O
# v, p: D# P+ B' V5 M; h

3 G0 _' G  f. K, k* @5 q% o) A
我认为,这也是不可能的。可用上面的方法同理证之。
9 a( I* d/ b8 N: b# h/ h: Z8 H# K' e( c" T. V6 v; g! m7 l: i
) {) ]: D. f4 c1 h
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 [* Q' ~/ a8 Y* o% _! 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
/ `+ _/ A7 a+ X$ P# M8 Q% x

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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 / ]1 c; ?! ~% w. N0 F: q
进一步地,我们来思考图3与图4中的情形。

0 H/ Z. ^6 r3 Q0 g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?
" ?# o2 V/ E; [' g
$ P) p0 D6 ^1 p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。
6 _) a7 C& l  ~# N7 G% L中国如此,
# u" P. @+ D! w全世界都如此。' E2 X" f9 ~& U$ F; j* _: Q# q" @
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。
6 R5 t9 z& U! C6 P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 7 X! t- E" |! u$ _1 u8 z/ r6 T% q8 `
很多博士论文,都比较乱呀。) b9 T3 `- k* s& H' o8 s
中国如此,
5 y) z+ P+ q' Z7 x7 Z全世界都如此。
$ k. d- [! z2 A
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。
$ w6 g( F- e8 P: M) i; WX 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 ) T; }% k( ^; d: Z; \0 F3 J0 x
Halinna,我建议你在土豆看看我(罗胜强)讲关于调节变量的视频。
  k8 F. y. \+ c$ r8 F) yX 对 Y 的影响,不可以单看 X×M 的系数 ...
& P; P+ Z& H" B! a) ^
细看了 moderator部分。余下部分,interaction,mediation部分,再慢慢看。
, V9 A- i* N4 ?; U我要把它们整理为书面的稿子。
+ z4 k2 }0 w6 i  _  X++++++++++++++9 y3 j& c3 {, q; }! d6 T0 n% G* d
; z; g) x. q; G" q! 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。, ]3 s7 i, E8 J, E
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)7 S4 _% ~4 K$ V9 L7 K5 C$ ]
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)2 R, D& l; M2 e- U
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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 7 F& z) j1 [" [% U

! M/ y5 V, c7 G8 \/ u, N7 @( l学习了,受教了
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