请教如何确定二元logistic回归中的调节效应存在？

eudaemonia

Kenney，你好！我是Jane的学生。昨天意外的发现这个论坛，很开心。有个问题想请教您。由于我是第一次处理数据，所以比较弱智，让您见笑了。

我现在做的是一个调节效应分析，即通常所说的自变量X与因变量Y的关系受到调节变量M的影响。具体如下：

因变量Y是虚拟变量，取值为0或1。X是连续变量。

M设为虚拟变量。根据一个连续变量A的中位数将样本划分为两组。低于A的中位数的样本为一组，取值为0。高于A的中位数的样本为一组，取值为1。

按照M的取值0或1，做了分组二元logistic回归。M=1的这一组，X的系数为正，且是***的显著性，说明X与Y是显著正相关；而M=0的这一组，X的系数是完全不显著，说明X与Y没有关系。

后来Jane告诉我，必须做加入乘积项的回归，看其系数是否显著，才能判断是否有调节作用。于是，我把X中心化为X1，M中心化为M1，将X、M、X1*M1三项都放入二元logistic回归方程，做总体样本的回归。一共做了三个层级回归，如下：

(1)     只加入控制变量若干，发现其中有一个控制变量是不显著的，其余控制变量显著。

(2)     加入控制变量、自变量X、调节变量Y，都显著。

(3)     加入控制变量、自变量X、调节变量Y、乘积项X1*M1，控制变量都显著，自变量X、调节变量Y不显著，乘积项是***的显著性。

我看了陈晓萍等（2008）主编的《组织与管理研究的实证方法》，阅读了您和Jane编写的第十四章“调节变量和中介变量”。根据第321页的图5，交互项的系数显著可以说明调节作用的存在。

   综上所述，我觉得可以认定M的调节效应确实存在。

现在的问题是：

第一，   根据上面的分析，这样下结论可以吗？

第二，   上述的书中提到还要通过R方来检验，但是二元logistic回归的R方好像与一般的线性回归的R方含义不同。我看了spss上run数据之后的伪R方值。上述的（2）这一次层级回归结果的Cox & Snell R 方为0.354，Nagelkerke R 方为0.481。（3）这一次层级回归结果的Cox & Snell R 方为0.355，Nagelkerke R 方为0.482。这个结果说明了什么，我搞不清楚。

请您不吝赐教！谢谢！

Kenneth

eudaemonia， 你问了  Jane 一半。 为什么这个问题不继续的问Jane呢？有一个活的老师在身边，不是比我这个在网上的哑老师好吗？
1. 我建议你不放心的话，找Jane看看好了。
0 m9 m4 Q: u; v9 A) c2. 没有R-平方，可以用 log likelihood 吗？我不熟 logistic regression。不过，-2Log 应该是一个拟合的指标，而且是卡方分布的。两个卡方之差又是卡方，不就可以验证吗？ 不过，这纯粹是猜测而已。