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本帖最后由 wanghaidong918 于
01:23 编辑
要做层次回归&&分别有四个控制变量、两个自变量（但要分开看）、一个因变量，好像应该能通过层次回归得到一个表，显示控制变量各个的参数、再是两个自变量各自的，最后是综合的，只是模糊印象，请高人知道如何进行操作和结果分析 谢谢！
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在spss上做层次回归分析案例
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SPSS如何进行线性回归分析操作
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3秒自动关闭窗口关于调节效应在用层次回归的方法检验 - 服事人的（路22:26） --
查看: 2869|回复: 5
最后登录注册时间威望0 金钱18 贡献10 阅读权限10积分28日志记录帖子主题精华0好友
书童, 积分 28, 距离下一级还需 22 积分
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Kenny,你好，我正在做用spss做调节效应的验证，您是这方面的专家，有几个问题想请教您。1.研究涉及自变量为分类变量（2类），调节变量为连续变量，因变量也是连续变量。我查资料，显示要先进行转换成虚拟变量，然后中心化，再进行层次回归分析。但是具体怎么操作，我不是很清楚。2.您关于调节效应的视频，我在土豆网上找了，是否标题是“科学的研究管理”这里面的。 ' Z4 Y; A5 p' S$ z6 x. j6 O) T( P
希望得到你的指点，谢谢3 D: j+ ~! O. ]4 X' y&&L/ }7 L; ^6 e
5 N+ L9 d2 n, W5 E
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1. Nathaniel, 我觉得你说的已经极为具体了，你连每一步如何做都写了。难道你是想要SPSS的编程？- @1 T: d4 M6 L&&}6 F: N% Y
, e4 U2 [# ?# N/ W2 Y! q
2. 我不知道视频叫什么名字。我到网上查过土豆，有很多关于我的视频。你可能要慢慢找找哪一个才是讲调节的。
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书童, 积分 28, 距离下一级还需 22 积分
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非常开心收到您的回复。你的视频我已经在土豆网上找到了，正在学习。分析的大致的步骤我了解，就是具体到spss里面怎么操作，我不清楚，尤其是中心化那部分。我能从哪方面找到这些资料？
最后登录注册时间威望250 金钱16844 贡献11936 阅读权限255积分29030日志记录帖子主题精华0好友
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对不起，我不教程序编写的。你随便在坊间找一本SPSS 的书，都会一步一步教你如何做的。
中心化很简单，首先找出平均数，然后建立一个新的变量，是原有变量减去平均数。: X3 u* @& q% @( D7 a
最后登录注册时间威望0 金钱18 贡献10 阅读权限10积分28日志记录帖子主题精华0好友
书童, 积分 28, 距离下一级还需 22 积分
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恩，多谢Kenneth&&作出来了
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书生, 积分 66, 距离下一级还需 434 积分
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中心化，在SPSS里面，“分析”→“描述性统计”→“描述”，从左边变量列表中，选取变量进入右边方框。勾选左下方的“将标准化得分另存为变量（Z）”，即可。
2009年度勋章
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用SPSS进行多元回归分析：有序的分层回归
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用SPSS进行多元回归分析：有序的分层回归
我来说点啥
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没有数据！
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{description}[转载]如何用SPSS做中介效应与调节效应
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|系统分类:|关键词:如何 中介|文章来源:转载
1、调节变量的定义
变量Y与变量X 的关系受到第三个变量M 的影响,就称M为调节变量。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。
（1）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；
（2）当调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量时,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
第一步 做Y对X和M的回归,得测定系数R12。
第二步 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；
（3）当自变量是连续变量，调节变量是类别变量时，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，
（4）当自变量是连续变量，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：
（1）调节变量是类别变量,自变量是潜变量
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χ2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χ2值和相应的自由度。前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著；
（2）调节变量和自变量都是潜变量
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
X何时影响Y或何时影响较大
X如何影响Y
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
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
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
回归系数乘积ab
c是否等于零
ab是否等于零
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。
分析结果中的Beta就是Y=cX+bM+e的系数，B下的constant是常数。检验主要看F是否显著。
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