您好，请问您找到了解决方法么？遇到同问题了。

问题1，自变量做成虚拟变量啊。
问题2.1如果调节变量是分类变量，自变量是连续变量，的话要特别注意，有两种方法，第一种，调节变量设为虚拟变量，进行层次回归，第二种，分组回归，按调节变量的取值分组，再个组内分别做回归，若各组回归系数存在差异，则调节显著。
问题2.2 若调节变量和自变量都是分类变量，自变量和调节变量做中心化后座层次回归（注意，MLPUS 中心化加入语句  CENTER X M (GRANDMEAN)  ，那么在随后的MODEL中里面的自变量X,调节变量M都为中心化后的变量，但乘积项XM  任然是X,M原始数据的乘积，所以，MLPUS 不能一步分析