请教：自变量是连续变量，调节变量是分类变量的检验

xiaohuli860

Kenneth及大家好：

我看了圈子里有关调节变量的帖子，但因为自己基础较差，还是不明白遇到这种情况该怎么做，请教大家了！

已知：自变量是X（四维度X1、X2、X3、X4，是连续型变量），调节变量有3个，M1、M2、M3，都是二分类变量，因变量是Y（二维度Y1，Y2，是连续型变量）。
% g, Y/ L7 m5 W- K' @' w& L/ d1 U, Z+ u
目的：要检验M1、M2、M3的调节效应。
8 ^0 U  S' d+ D2 m5 U
请问，能用分组回归做么？如果做的话，我要先Split File，把三个调节变量同时选入，之后，把自变量X1、X2、X3、X4同时放入回归方程中，最后看R square change, 不知这样对不对？如果可以的话，这对检验效能有无影响？

& c, _5 h" ^# ^7 B: z! u另外，这种情况，是不是用SEM做更好一些？我的样本量不够大，有450多.
+ ?4 s  g# n4 e# }

xiaohuli860

补充一下，三个调节变量分别做的话，也就是简单一点，一次只检验一个有无调节效应，而完全不管其他两个，这样可不可以？

Kenneth

你明显没有看过我的视频。请到土豆网看看我关于中介、调节的视频。再有问题，才回来问吧。

xiaohuli860

这就去看。

Kenneth

我建议各位不要有问题，就不加思索的去问。首先看看可否找到结果，自己思想一下。我不收分文的把我的教学视频放到网上，你起码要看看才问吧。

xiaohuli860

我下载下来仔细看了，但还是不明白，继续请教。

方法一：
6 i% g& d0 T# f1 A! e) y( y7 K调节变量是二分类变量，以虚拟变量表示。先构造乘积项, 一共12项。然后，做层次回归：
, @1 D& i! _3 E4 ]4 _  ~2 cY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5M1+b6M2+b7M3             (1)
: W. {, y9 _- Q; S( H1 Z" I1 t/ V
- @% P/ _; \: {  U5 hY= b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5M1+b6M2+b7M3
' K& S7 G. L# J( @6 x, e+b8X1M1+b9X2M1+b10X3M1+b11X4M1
+b12X1M2+b13X2M2+b14X3M2+ b15X4M2
' M# y! ?) D# z8 A: X3 L# D+b16X1M3+b17X2M3+b18X3M3+b19X4M3                      （2）
9 h- Z4 v" c% N+ i' V
有如下问题还不明白：
1、        原假设是在维度层面做出的。要讨论哪个调节效应，就相当于给Y求这个调节效应的导？也就是把其他的变量看为常数，求导后为零？ 之后，还可以依照调节变量0、1的取值，画出表意图来。
7 ^. ?" D. J$ n8 a. E/ ?
2、        自变量中，X4与X1、X2、X3相关，应该有共线性，一起放入方程中，是否合适？
/ G1 {9 [! s4 N* H
& h0 W+ P- W2 ^- h1 g& q  c方法二：
% @$ Y8 M1 Q3 J9 \; `用SEM，要按照Ping的方法做，太难了，我估计要花时间再学一下，下一步试试。

3 o1 }+ m4 i" d9 M% K0 G方法三：
9 q& ]9 q1 j8 i7 {2 a3 \分组回归，这种方法看起来简单。把数据分割后，直接回归，然后得出调节变量是0和1时的两个回归方程。但这时要看的是什么？是每个R square change么？如果这时候哪个显著，就能说明该变量在哪个取值上影响了X和Y的关系？
7 l  C, M7 H: u% Z! c3 ?
) h6 d/ m2 Y0 C. b% h4 P2 T% y" }方法一和方法三做出来的结果并不一致。是因为检验效能的关系么？
/ ?8 h& f1 J4 ]

xiaohuli860

我最近确实纠结在这个问题上了，希望能多听一点意见。我的问题比较简单，圈子里人才辈出，希望能抽空答一下，或者讨论一下，给点儿意见，这样，罗老师就不用这么辛苦了。

xiaohuli860

我又想了一下，上面的做法是有问题的吧。
  I5 j( ^9 j. m+ R% l- w# Q1、在做层次回归中的第二层，放入的乘积项，应该加上M1*M2，M2*M3，和M1*M3吧。
2、如果是分组回归，那每一个调节变量都会拟合成一组方程。如果单看P值的话，只能说，调节变量某一取值时，有没有这样一个线性关系出现。拿调节变量是两分类变量，假如是性别为例，男=0，女=1，分组拟合会出现三种情况：
8 Z& T: v. Y, L% Q一是，两个方程P>0.05, 这种情况说明分性别回归时，X对Y的影响都是非线性的（在做之前要看是否满足回归的条件）。
1 i0 i( j0 y5 |! @; g二是，一个方程P<0.05（假如是男性）, 另一个方程P>0.05（是女性），这能否说明男性而言，X影响了Y，成线性相关，而女性没有这种线性相关？做到这里，能否就算是检验了性别的调节效应存在？
! f5 S4 |- ~, W# H9 d三是，两个方程P<0.05, 这种情况看男性的X对Y的影响和女性X对Y的影响有无区别，可能要更复杂的计算了吧？

Kenneth

xiaohuli860 发表于 2012-3-12 20:42
我最近确实纠结在这个问题上了，希望能多听一点意见。我的问题比较简单，圈子里人才辈出，希望能抽空答一下 ...

  `" r! P8 V1 W! b" u* i$ \好吧！那我就等其他人来回答你的问题了。

xiaohuli860

期待中... ...