晕，你看的是潜变量调节效应。显变量调节效应在温书85页。
变量中心化后，潜变量分别与显变量乘积成交互项，做关于潜变量的回归，再做关于潜变量、交互项的回归，比较R方。。

如果涉及的变量至少有一个是潜变量，应当使用潜变量调节效应分析方法。
                                                            ——page 86,第三章第二节第四部分，第一句话

温忠麟那本书第86页到87页第四部分，的确说法很矛盾，就是：如果调节变量是连续显变量，则根本不属于86页最后一行说的“两种情形”，他也没有明确说到这种情况该怎么办！这时候肯定不能用“构建交互项”的方法（第4章的第4、第5节），因为这违背了118页“不重复使用指标”的原则。比如调节变量就是显变量x1，而潜变量ξ却对应三个显变量x2，x3，x4，你可以构建x1·x2、x1·x3、x1·x4的乘积指标吗？根本不行，这是会产生严重“多重共线性”的。而且用108页“两步最小二乘回归”也不行，因为不可能再找到工具变量。我的建议：第一种方法，根据温忠麟106-107页的两种方法（即“二”、“三”）是可行的，那就是把作为自变量的那个潜变量根据因子得分或者简单平均求出其得分（这就是“化潜为显”），然后再用这两个显变量进行调节效应分析（86页表3-2右下角对应的方法）；第二种方法：还可以将连续调节变量进行离散分组化从而变成类别变量，从而用“多组结构方程分析”方法进行调节效应分析（依据见87页第2行第一句，具体做法见110-111页“第三节”）。

您好！请问最后怎么解决的呢？我现在在用Amos做调节，自变量和因变量都是潜变量，调节变量是只有一个项目的显变量（10点计分）。请问怎么构建交互项呢？