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调节作用分层回归SPSSAU
调节作用SPSSAU深度剖析
目录
一、调节作用原理及剖析1
1.X和M数据类型1
2.数据处理之哑变量处理2
3.数据处理之中心化处理3
二、调节作用分析流程3
2.1X定量为2个,M定量为1个4
2.2X定量为2个,M定类为1个5
2.3X定类为2个,M定量为1个6
2.4X定类为1个,M定类为1个7
三、SPSSAU操作说明7
3.1X定量为2个,M定量为1个7
3.2X定量为2个,M定类为1个8
3.3X定类为2个,M定量为1个10
3.4X定类为1个,M定类为1个12
四、总结12
一、调节作用原理及剖析
调节作用研究指X对于Y的影响时,M的不同时,X对Y的影响幅度是否不一致。使用SPSSAU进行调节作用时,可通
过两个方法功能进行实现,分别是问卷研究模块里面的调节作用方法,也或者进行方法模块里面的分层回归方法。
在进行调节作用研究时,共涉及两大块理论内容。分别是X和M的数据类型识别和数据处理两个角度阐述,且数据处理
分析定类数据哑变量处理和定量数据中心化处理。
如果X或M为潜变量并且希望使用结构方程模型进行调节作用研究,可查阅SPSSAU帮助手册的单独文档剖析。
1.X和M数据类型
编号X自变量M调节变量SPSSAU首选方法SPSSAU备选方法
1定量定量SPSSAU-问卷研究-调节作用SPSSAU进阶方法-分层回归
2定量定类SPSSAU-问卷研究-调节作用SPSSAU进阶方法-分层回归
3定类定量SPSSAU-问卷研究-调节作用SPSSAU进阶方法-分层回归
4定类定类SPSSAU-进阶方法-双因素方差
第一种情况:X为定量,M为定量;此时可使用SPSSAU问卷的调节作用模块,设置好数据类型即可进行分析。如果X
或者M的个数为多个,此时使用SPSSAU进阶方法的分层回归。
第二种情况:X为定量,M为定类;此时可使用SPSSAU问卷的调节作用模块,设置好数据类型即可进行分析。如果X
或者M的个数为多个,此时使用SPSSAU进阶方法的分层回归。
第三种情况:X为定类,M为定量;此时可使用SPSSAU问卷的调节作用模块,设置好数据类型即可进行分析。如果X
或者M的个数为多个,此时使用SPSSAU进阶方法的分层回归。
第四种情况:X为定类,M为定类;此时可使用SPSSAU进阶方法的双因素方差。
SPSSAU问卷研究模块中的调节作用方法,其仅支持放入1个X和1个M,如果有多个X或者多个M,此时需要使用
SPSSAU进阶方法中的分层回归。当然也可重复进行多次分析,然后汇总表格结果。
针对X或者M在不同的数据类型进行调节作用,统一的处理原则为‘定类作哑变量处理,定量作中心化处理’。具体接下
来说明:
2.数据处理之哑变量处理
关于直接使用SPSSAU问卷研究模块里面的调节作用方法,可直接设定某项数据为定类数据,此时SPSSAU系统默认则
会进行哑变量设置。如下图:
但是SPSSAU问卷研究模块中的调节作用分析方法,仅支持X和M均为1项时,如果超过1项时,此时研究人员也可使
用SPSSAU数据处理-生成变量功能里面的哑变量,然后设置好哑变量之后,再使用SPSSAU进阶方法里面的分层回归进行
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