如何做SPSS的调节效应

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朗朗跄跄great
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  做SPSS的调节效应方法:

  1. 用回归,回归也有两种方法来检验调节效应,看下面的两个方程,y是因变量,x是自变量,m是调节变量,mx是调节变量和自变量的交互项,系数是a b c c'。检验两个方程的R方该变量,如果该变量显著,说明调节作用显著,也可以直接检验c'的显著性,如果显著也可以说明调节作用。


  2.在spss中,打开线性回归的菜单,如图所示:

  3.先将因变量【职业探索】、自变量【自我概念】、调节变量【社会支持】放入各自的框框。

  4.点击下一层,设置第二个方程。

  5.这第二层比第一层增加了一个交互项。

  6.点击statistic,设置输出什么参数。

  7.一定要选择R方改变量,点击continue,然后点击就好。

  8.可以看r方的该变量,第二个方程,sig F change值小于0.05,证明调节效应存在。

  9.看输出的结果,第一个红框是系数,也就是前面介绍的abcc',sig值是他们的显著性水平,交互项系数的sig值小于0.05,说明存在调节效应。

  

百度网友3588a6a0dc
2015-10-28 · TA获得超过2.5万个赞
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调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型:Y = aX + bM + cXM + e .Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小.如果c 显著,说明M 的调节效应显著. 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法:分为四种情况讨论.当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应;调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析:1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 .2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ,若R2 2 显著高于R1 2 ,则调节效应显著.或者, 作XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著;当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归.若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析. 潜变量的调节效应分析方法:分两种情形:一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量;二是调节变量和自变量都是潜变量.当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析.做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度.然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度.前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差.如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著;当调节变量和自变 量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型. 3.中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量. Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3.其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应.当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量. 4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应.步骤为:第一步检验系统c,如果c 不显著,Y 与X 相关不显著,停止中介 效应分析,如果显著进行第二步;第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著;如果a,b至少 有一个不显著,做Sobel 检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著.Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ,中 ^a, ^b 分别是 a, b 的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 ^a, ^b 的标准误. 5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6. 中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计,包括M SD 和内部一致性信度a(用分析里的scale 里的 realibility analsys) 第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M 第三做回归分析.(在回归中选线性回归linear) 要先将自变量和M 中心化,即减去各自的平均数 1、现将M(调节变量或者中介变量)、Y 因变量,以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入(中介变量到此为止) 3、要做调节变量分析,还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归.检验主要看F 是否显著
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qazonly123
2015-04-07 · TA获得超过1万个赞
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显变量的调节效应分析方法:分为四种情况讨论。当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应;调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析:1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22,若R22显著高于R12,则调节效应显著。或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著;当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按 M的取值分组,做 Y对 X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX +bM +cXM +e的层次回归分析。
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SPSSAU
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做调节效应,通常是使用回归进行。更多是使用分层回归,如果X和Z均为分类数据,则使用双因素方差分析。

通过加入交互项后,看交互项是否显著,模型解释力度有没明显的变化,来判断调节效应是否存在。如果加入交互项后模型明显变化,或者调节项呈现出显著性即说明具有调节作用。SPSSAU中就有这个分析方法可以使用。

具体方法说明可以看spssau的帮助手册:调节作用-SPSSAU

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奉潍0Id655
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调节分析是一个套路
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