调节变量是二分类变量

管理研究者

Kenny, 你好！
! s" Z4 S# @6 P3 b
3 A) i' S- y, C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？

/ j9 l  f' [. `3 |& d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？
' c4 B& G6 k, L. H+ j- C
谢谢！
2 R& ~( x# Y7 X$ h: p5 }

管理研究者

我的具体做法是：
2 C7 }6 p4 ^# b
将X和M中心化后，检验如下模型：
Model 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
8 _% g# d; W8 T1 G4 SModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
9 w& g7 |( I/ G9 ?Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)
0 y: ^& N( Y( `( \. \: A% E
9 K( P) g! u( R: Q& t( q不知这样可否？

管理研究者

9 \! F( i& f( }1 X, @" b' }
2 h2 F( ~$ e+ E6 u+ ]4 B- d' l另外一个做法是：
5 z3 n6 }4 ]% Q
将X和M中心化后，检验如下模型：
+ b6 S' A/ n( k- sModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
Model 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
+ C8 Z' a: [+ C/ O- ~8 b4 G( n! RModel 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM)
* \. k! N& |/ s6 k- u$ }Model 4: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M)，按W分组回归。
, E3 n2 H" G. i# U  Y& c# L
6 B- S, \) w+ Q1 s: z) H$ j这样做可以吗？这两种做法那个更好？
. x6 l( w$ z8 g$ s
BTW：分组回归后，如何检验两个系数显著差异？
5 H4 X* C; ]. [  ?. ?/ _/ N; b+ z
/ h5 S! E& `; y

Kenneth

我会这样做：
将X和M中心化后，检验如下模型：
9 V2 O9 N7 A# g) FModel 1: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4), 其中，cv是控制变量。
$ k: w- B* [5 C# g2 b( FModel 2: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W)
Model 3: y=f1(cv1,cv2,cv3,cv4,X,M,W,XM,XW)

首先，用SEM随便估计参数
然后，限定某些参数相等
检验两个模型的卡方差。
请看我的SEM视频。

管理研究者

谢谢Kenny!