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对调节效应进行分析时
如何做SPSS的
调节效应
?
答:
调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应
;调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析:1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 .2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ,若R2 2 显著高于R1 2 ,则调节效应...
如何用SPSS
分析调节效应
答:
做调节效应,
通常是使用回归进行
。更多是使用分层回归,即通过加入交互项后,看交互项是否显著,模型解释力度有没明显的变化,来判断调节效应是否存在。如果加入交互项后模型明显变化,或者调节项呈现出显著性即说明具有调节作用。SPSSAU中就有这个分析方法推荐使用。
做
调节效应分析
一定要把自变量和调节变量做去中心化处理吗?
答:
去中心化:就是使数据满足均值为0,但是对标准差没有要求。如果对数据的范围没有限定要求,则选择标准化
进行
数据预处理;如果要求数据在某个范围内取值,则采用归一化;如果数据不存在极端的极大极小值时,采用归一化;如果数据存在较多的异常值和噪音,采用标准化。
中介效应和
调节效应
如何
分析
呢?
答:
2、适用情况不同:当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候,适合做中介变量分析
。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候,适合做调节变量分析。3、前提条件不同:中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著,调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著,不显著更好。
用SPSS做
调节效应分析
。交互项显著,但是调节变量不显著。这样可否判断...
答:
可以判断具有调节效应。
交互项显著说明有调节效应,调节变量不显著说明这个调节变量在控制了自变量和调节项之后单独的作用不显著
,简单说就是“调节效应存在”。可以这样理解:调节效应存在,但是调节变量对因变量的影响不显著,所以才会出现交互项显著,但是调节变量不显著结果。这个模型找到文献支持可以成立的。
自变量与调节变量都是分类变量时怎么
分析调节效应
答:
则需要
进行
虚拟(哑)变量后才能
分析
。两种处理都在SPSSAU中进行了自动化处理,只需要在分析前进行设置即可。如果自变量X和
调节
变量均为定类数据时,使用【进阶方法】-【双因素方差】分析。4. 点击开始分析即可。5. SPSSAU分析结果会自动输出简单斜率图。6. 也可以下载数据,在Execl中画出。
调节效应分析
结果解释
答:
在特殊情况下,调节变量也可以作为中介变量,例如认知归因方式既可以作为挫折性应激(X)和应对方式(Y)的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归
分析
中,检验变量的
调节效应
意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。
调节效应
怎么检验
答:
进行调节
变量和因果变量之间的交互项(interaction term)的回归
分析
,以检验调节效应。这可以通过线性回归、逻辑回归、多元分析等方法实现。分析交互项系数(interaction coefficient)的显著性,以确定调节效应是否存在。如果系数显著,则表明存在调节效应,反之则表明不存在。在检验
调节效应时
,我们还需要考虑研究...
如何
分析调节
作用?
答:
其中,当自变量X和调节变量均为定类数据时,使用【进阶方法】中的【双因素方差】
进行分析
。当交互项有显著性时,则说明具有
调节效应
。另外三种情况直接使用【问卷研究】-【调节作用】进行分析。两种方法的分析步骤基本一致,本文主要针对调节作用这一方法进行详细说明。案例:研究工作氛围在工作满意度对工作...
调节效应
交互项怎么看机制是否正确
答:
其次,加入交互项,将自变量和调节变量相乘,以反映
调节效应
。3、然后,通过求导,可以获得调节效应的公式,这个公式可以用来解释调节效应的方向和大小。4、最后,
分析
结果:当显著为正、显著为正时,表明调节变量能够正向调节对的正向影响。当显著为负、显著为负时,表明调节变量能够正向调节对的负向影响。
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