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2014-05-26
各个大大,有些个问题求教。 在我的模型中,自变量是X,因变量是Y,假设是调节变量Z会对X对Y的效应产生作用,方程是否应该写成: Y=a0+b1*X+b2*X*Z+e
1)对于交互项需要中心化、标准化吗?
2)如果b1为正,b2为负,是否说明X的净效应是正向,而调节变量对于X对Y的作用有削弱作用?
3)看到有帖子说调节变量和交互变量是不一样的,交互是指对称的,调节则是不对称的,因此处理方式有不同,我一直认为这两是一回事,希望有高手帮忙解答下。

谢谢!


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2015-8-2 11:36:26
第一个问题,为了避免多重共线性的影响,在构建交互项前,需要对原始变量进行中心化处理。https://bbs.pinggu.org/thread-3065280-1-1.html,推荐谢宇老师这本《回归分析》,里面第13章是专门讲交互项的。有关于交互项的中心化(几种不同的中心化方式对结果的影响);
第二个问题,我个人认为不能简单的单独只看b1和b2的大小和正负,要结合起来一起看,你想做的是看Z是否会对X产生影响,进而影响Y,所以对Y=a0+b1*X+b2*X*Z+e这个模型取X的偏导,得到b1+b2*Z,要结合这个式子来具体讨论下一步的分析。谢宇老师书里也有相关介绍。
第三个问题,在我看来调节变量和交互变量差不多,都是像你构建的这个模型式子一样,只是不同的称呼罢了。
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2015-9-9 13:43:40
补充一下楼主的方程是对的
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2015-9-9 23:26:21
分类变量,那个值是中心? 连中心都没有,你怎么中心化?
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2015-9-10 08:18:16
1.对于分类变量不需要中心化(Hayes,2013)
2.是削弱作用,但可能把x的正向作用全都削没了,所以净效应可能是负的;
3.严格的讲,调节变量和交互变量是不一样的。这是一个称呼和理论问题,但它们的统计实质是一样的。调节变量(比如性别)是相对于自变量来说的,自变量才是研究的重点。而交互变量意味着两个变量都是研究的重点,都是自变量。

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2015-9-10 09:11:01
连续变量的交互需要中心化,分类和连续,分类和分类变量之间,不用标准化。
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