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调节变量是二分类变量

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楼主
发表于 2013-6-13 15:03:44 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny, 你好!
' v2 [4 r6 N/ }) v+ h. X$ i
4 B$ ?* K0 f$ d% y1 A7 k% p如图所示,M和W都是调节变量,其中,X、M、Y是连续变量,W是二分类变量(取值为1或0)。我的问题是:我可否直接将X、M、W中心化后检验调节效应?' ?. b1 `1 `) R( q# [6 f
5 D, ]3 D5 h! w: o7 t2 X0 j
如果要做分组回归,则是不是M和W的调节效应只能分别来检验?8 `- K# [- O+ n

5 }$ a) r& U9 @; A7 J- ~1 \谢谢!
$ U" I: @8 W" b& M9 e% N5 [6 Q5 t+ S

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沙发
发表于 2013-6-13 16:32:30 |只看该作者
本帖最后由 管理研究者 于 2013-6-13 16:37 编辑
$ i' z% i0 g) O* g% A. o4 F( v5 \" X* }1 N
我的具体做法是:/ s( ?$ j( R, U% y! ], N3 [

6 Y: I: e. }3 T. T! J, Y将X和M中心化后,检验如下模型:
" C7 P, D4 Z' q0 ?8 I0 H; tModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中,cv是控制变量。% x3 \% O/ l: |% D: t
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
$ {) ?+ R+ w& iModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW). H" P& [3 }2 Z

9 p6 s- H( Y, j2 m不知这样可否?
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发表于 2013-6-13 16:33:03 |只看该作者
本帖最后由 管理研究者 于 2013-6-13 16:37 编辑
0 P& H) i; j" u4 F! P
( D' m: T" r& L% W- u8 @另外一个做法是:5 k5 G+ J8 @! e* m
+ m' b4 Y2 k* n
将X和M中心化后,检验如下模型:
# L5 X0 u' h. L* |2 J8 bModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中,cv是控制变量。
% x8 c: p' S9 l+ T0 sModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
, P- J+ n; x" A$ U* {Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM)0 w$ q+ m: V; d% T
Model 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M),按W分组回归。  H" f! Z- u7 j9 `( q5 q

0 J1 E0 }& Y, n' e% i7 u% K这样做可以吗?这两种做法那个更好?# P" I. W: ]4 B
  O' W& O$ y0 k9 |
BTW:分组回归后,如何检验两个系数显著差异?
: X; J) f' |7 Q0 `5 e: Q& [6 S+ l4 f& U0 l, @

, {' G$ `9 h8 [. Y6 E7 a8 L8 c: E
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地板
发表于 2013-6-17 22:45:30 |只看该作者
我会这样做:; N) {5 q5 N0 Q
将X和M中心化后,检验如下模型:
- N& v* c! ^" n, J( l- IModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中,cv是控制变量。
7 }$ s2 C/ h# t( NModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
6 a% i2 |, H$ n# fModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)
0 w, K7 C$ Q3 E; W/ Z: {# e6 k+ H/ m7 P
首先,用SEM随便估计参数
* {0 |+ u% w/ i+ `5 I( p# ]7 [然后,限定某些参数相等
6 Z/ H; D/ N& P+ b1 F% u检验两个模型的卡方差。
( D' U8 n, Q: r/ \+ W# B& X* t/ w请看我的SEM视频。
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发表于 2013-6-18 18:51:04 |只看该作者
谢谢Kenny!
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