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2023-04-20
U型调节作用中,只加入调节项后二次项不显著,加入调节项和交互项后二次项显著,这个应该是怎么解释呢?有学者解答一下吗?谢谢!
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2023-4-20 10:06:49
CS是自变量;C是调节变量
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2023-4-20 10:06:53
CS是自变量;C是调节变量
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2023-4-20 11:04:41
二次项与目标变量的交互项,即  自变量X平方*调节变量, 这个项显著后,U型/倒U型 关系基本是受到调节的。
后续应该分析在不同的调节变量水平下,U型/倒U型 关系的变化。可以考虑计算二次项的简单斜率,或者绘制不同的X-Y图进行解释。
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2023-4-20 13:29:13
邱宗满 发表于 2023-4-20 11:04
二次项与目标变量的交互项,即  自变量X平方*调节变量, 这个项显著后,U型/倒U型 关系基本是受到调节的。 ...
好的感谢老师的回复,您的意思是指表格四的二次项不显著没那么重要对吗,主要看表格六就可以了吗?
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2023-4-20 15:37:31
如果你要分析二次效应(U型/倒U型),做法:
将自变量X的一次项、二次项,一起纳入模型,
粗糙判断,只要二次项显著了,U型和倒U型关系就成立了。
精细判断,还需要计算顶点坐标,以及极值点的斜率和显著性。

如果你要分析二次效应是否受到线性调节,即自变量X拥有二次项,这个二次项是否受到调节变量W的线性调节,做法:
将X的一次项、X的二次项、W的一次项、W*X一次项、W*X的二次项,一起纳入模型,
判断:W*X的二次项是否显著,只要显著,U型/倒U型关系即受到线性调节。

因此,
如果你要检验的是U和倒U,则X的二次项很重要。
如果你要检验的是U和倒U的调节,则X的二次项与否无所谓。

常见的调节误区:
W调节X→Y关系,则X→Y一定要先显著才能做调节。

以上说法大错特错,属于数据分析能力不行,理论能力也不行
数据能力上:主效应不显著,并不影响交互效应。
理论能力上:主效应不显著,且交互效应显著,并且在不同条件下X→Y呈现相反关系的情况并不少见。




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