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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SPSS论坛
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2011-10-22
论文过程中要用到调节效应,本人浏览了论坛中有关调节效应的帖子,但还是有几个问题不太明白,求高手解答
1、关于变量。交互项中使用中心化后的变量数据相乘,那么主效应是否也要使用中心化后的变量数据,还是变量的原始数据?
2、关于显著性的问题。我的模型中,主效应(自变量和调节变量)比较显著,但调节效应却不显著,是不是因为调节变量和自变量相关度太高?
3、关于多重共线性问题。我的模型中,自变量只有一个,而调节变量却有9个,要研究调节效应,必须将自变量分别与这些调节变量相乘得到叫互项,这样会不会在叫互项之间、交互项与自变量之间产生多重共线性问题,如果有,如何解决?
4、会不会出现调节变量不显著,而调节变量与自变量之间的叫互项显著的可能,我好像在spss运行过程中遇到了此类问题。
  请高手指点啊,毕业论文时间紧啊!!
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2011-10-24 12:10:56
怎么没有人回答啊,自己先顶一下
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2011-10-25 10:57:59
1、做调节分析前,要把所有变量中心化处理。
2、不完全吧,也有可能是数据的问题或者是变量设置的问题。
3、调节变量太多,自变量一个。这样的模型比较少见。可能得重新调整一下模型
4、会。

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2011-10-26 08:19:36
谢谢楼上的解答,关于第三个问题,我看到有很多老外的文献也存在一个自变量,6-7个调节变量哦,而且做出来都很显著,不知道他们是如何处理的。
另外还想问下,数据中心化处理后是不是可以解决多重共线性问题?
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2011-10-27 08:23:23
顺便再问一个问题,模型拟合(good-of-fit)的结果,pearson结果显著,deviance结果不显著,能否说明模型的拟合良好?各类R^2值都很大。谢谢了,好像没人解答啊,急
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2011-10-27 13:43:32
你的调节变量也起到自变量的作用了。建议删减调节变量数量,抓住主要因素,增加自变量数量。
调节效应分析时,作中心化处理的目的,我认为是消除不同变量数量级的影响,如果你的数据是Likert量表得到的,不做中心化也是得到一样的结果,因为中心化不会改变一组数据的相对位置。中心化解决不了共线性问题。可以用逐步回归分析看看。
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