spss调节效应检验步骤标准

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-15 15:09 标签： spss调节效应结果分析
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本帖最后由 hedaolongtian 于
09:54 编辑
如题：调节变量为分类变量（分成四类），自变量和因变量是连续变量，怎样检验调节效应？在线等……感谢赐教。
一种方法是将调节变量设置为虚拟变量，另一种方法是多群组分析。
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谢谢~能具体说一下怎么做吗？或者在什么资料能查到，学习下~~~
请问楼主的问题解决了吗？我也有相似的问题，请教楼主经验，谢谢！
liuyexin 发表于
请问楼主的问题解决了吗？我也有相似的问题，请教楼主经验，谢谢！把调节变量设置为虚拟变量
您好，我遇到了同样的问题，可以详细说明一下做法么？
本帖最后由 欢小妖精 于
22:17 编辑
楼主，我想请问，目前我已经将调节变量转化为虚拟变量，例如，四个变量，转化为3个虚拟变量，目前以我的理解&&是第一层&&放入控制变量&&第二层放入自变量和所有的虚拟变量（不知道这个过程是否正确？）& &第三层放入所有自变量与虚拟变量的交互项？不知道是否正确？&&在第二层中，虚拟变量有显著的变量，到了第三层也显著的话应该怎么解释呢？目前这样的文献实在不多，看到的也就是分类变量为两个，如：婚否，性别&&这样的，如果楼主有相关参考文献，能否给说下文献，好拜读学习
我也有同样的疑惑，四分类的变量，转为虚拟变量就是三个，请问这个交互项怎么生成。
同样遇到这样的问题，求大神现身那！！！
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论坛法律顾问：王进律师怎么在SPSS软件中用多元线性回归做调节效应分析？
这个问题是基于刘朝杰老师发给我的一篇文献温忠麟老师的《调节效应与中介效应的比较和应用》论文，当自变量和调节变量都是连续变量时，用带有
第三步，可以做多重线性回归了。但是要注意的是必须选用“enter”，而不是stepwise等其他变量进入的方法。就是让自变量强制进入模型。做回归的时候，先做Y对X，M的回归（第一个模型），然后做Y对X,
M, X*M的回归（第二个模型），每个模型的R
square的差值越大越好，表示调节效应显著。
&第四步，结果出来的时候，要看Unstandardized
Coefficients的结果。由于自变量在第一步已经标准化，所以这时的Unstandardized
Coefficients就是标准化的结果，而不能再看Standardized
Coefficients这一列的结果。另外，由于自变量是强制进入，所以所有变量都应在模型中，无论它是否有显著性。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。如何用SPSS分析调节效应？
&&&&在涉及多变量分析时，调节效应的分析非常重要，但调节效应分析使用结构方程模型会简单些。而很多人并不掌握结构方程模型的一些软件，例如Amos，那么，用SPSS是否也可以分析呢？可以，只是步骤麻烦一些。以下是转载自新浪博客“萍子”（）
的一篇文章，非常有用。原文摘录如下：
一般做多重线性回归，都是逐个把自变量选进自变量框的，没有乘积项。因此，只能在数据库中手工增加一个带有乘积项的自变量。比如，生存质量QOL与慢性病的关系，往往受到年龄的影响。那么这时，想看
&第三步，可以做多重线性回归了。但是要注意的是必须选用“enter”，而不是stepwise等其他变量进入的方法。就是让自变量强制进入模型。做回归的时候，先做Y对X，M的回归（第一个模型），然后做Y对X,
M, X*M的回归（第二个模型），每个模型的R
square的差值越大越好，表示调节效应显著。
&第四步，结果出来的时候，要看Unstandardized
Coefficients的结果。由于自变量在第一步已经标准化，所以这时的Unstandardized
Coefficients就是标准化的结果，而不能再看Standardized
Coefficients这一列的结果。另外，由于自变量是强制进入，所以所有变量都应在模型中，无论它是否有显著性。
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