调节效应的估计与检测方法.ppt
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1、调节效应(moderating effect),调节效应的估计和检测方法调节效应模型的标准化估计,调节效应的定义,调节效应:如果变量Y 与变量X 的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量。就是说,Y 与X 的关系受到第三个变量M 的影响,这种有调节变量的模型一般地可以用图1 示意。,最简单的模型,只有一个自变量,因变量,调节变量。假设方程如下:,对于固定的M,这是Y 对X 的直线回归。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。,对模型(1)中调节效应的分析主要是估计和检验c。如果c显著(即H0 c=0的假设被拒
2、绝),说明M 的调节效应显著。显然,c其实代表了X与M 的交互效应。调节效应和交互效应这两个概念不完全一样。调节效应中,哪个是自变量,哪个是调节变量,是很明确的,在一个确定的模型中两者不能互换。,调节效应的分析方法,分两类讨论:一类是所涉及的变量(因变量、自变量和调节变量)都是可以直接观测的显变量(observable variable),另一类是所涉及的变量中至少有一个是潜变量(latent variable)。,一、显变量的调节效应分析方法1、变量都为类别变量(定类变量、定序变量):做两因素方差分析。2、变量都为连续变量(定距变量、定比变量):做层次回归分析:(1)做Y 对X和M 的回归,
3、得测定系数。(2)做Y 对X、M 和XM 的回归得,若 显著高于,则调节效应显著;或者,做XM 的偏回归系数检验,若显著,则调节效应显著。,3、当调节变量是类别变量、自变量是连续变量时,做分组回归分析。4、但当自变量是类别变量、调节变量是连续变量时,不能做分组回归,而是将自变量重新编码成为伪变量(dummy variable),用带有乘积项的回归模型,做层次回归分析。,二、潜变量的调节效应分析方法有关潜变量的分析需要用到结构方程模型。有潜变量的调节效应模型通常只考虑如下两种情形:1、调节变量是类别变量,自变量是潜变量:时,做分组结构方程分析。2、调节变量和自变量都是潜变量。变量时,有许多不同的
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