是不是要设置交互作用哈，如果交互作用有意义，应该就能证明是缓冲变量了吧

2# perfect-秋
恩恩!O(∩_∩)O谢谢！应该是的吧~现在在做的就是检验交互效应~只是好难进行结果的描述了！

2# perfect-秋
不好意思，有个问题要麻烦您一下！在做自我效能感、组织支持和进谏行为的关系研究，其中组织支持的调节变量，我知道使用层次回归进行分析，用ENTER。但是不明白的是“自我效能感*组织支持”不懂！知道第一步是自我效能感，第二步是组织支持，但是第三步不懂！
我做出来的结果是这样的
  
我做不出y=ax+bm+cxm+e 这个回归方程！

转贴，另外一个朋友的经验谈，应该能解决你说的问题

一般做多重线性回归，都是逐个把自变量选进自变量框的，没有乘积项。因此，只能在数据库中戎工增加一个带有乘积项的自变量。比如，生存质量QOL与慢性病的关系，往往受到年龄的影响

。那么这时，想看年龄（X）与慢性病(M)对生命质量是否有交互作用，这里的交互其实就是调节效应分析。把年龄(X)作为调节变量，慢性病(M)是自变量，QOL是应变量，怎么做？

第一步，把需要分析的变量标准化。这个是非常关键的一步。有两种方法，一种是在transform的compute里做，zx1 = (X - mean X) / SD of X。另一种是直接在descriptive做，在

derscriptive中有一个选项“save standardized values as variables”选中它，所分析变量自动转换为标准化，并保存为一个新的变量。

第二步，在transform中用computer设置一个新变量，让新变量等于X*M.

第三步，可以做多重线性回归了。但是要住意的是必须选用“enter”，而不是stepwise等其他变量进入的方法。就是让自变量强制进入模型。做回归的时候，先做Y对X，M的回归（第一个模

型），然后做Y对X M X*M的回归（第二个模型），每个模型的R square的差值越大越好，表示调节效应显著。

第四步，结果出来的时候，要看Unstandardized Coefficients的结果。由苴自变量在第一步已经标准化，所以这时的Unstandardized Coefficients就是标准化的结果，而不能再看

Standardized Coefficients这一列的结果。另外，由苴自变量是强制进入，所以所有变量都应在模型中，无论它是否有显著性。

先进行变量去中心化（原数据减去该变量的算术平均值），用去中心化的变量计算自我效能感*组织支持形成一个新变量（假设命名为变量AB）。第一步放入自我效能感和组织支持，第二步放入自我效能感和组织支持和变量AB，在Statistic里面选中R方改变量这个选项，最后点确定出结果就行了