《SPSS AMOS调节效应操作务实》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPSS AMOS调节效应操作务实（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、本文格式为Word版，下载可任意编辑SPSS AMOS调节效应操作务实 SPSS AMOS调理效应操作务实 一、调理效应回归方程： 调理效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调理变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调理变量一般不能作为中介变量，在特殊处境下，调理变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激（X）和应对方式（Y）的调理变量也可以作为中介变量。常见的调理变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中，检验变量的调理效应意味着检验调理变量和自变量的交互效应是否显著。以最简朴的回归方程
2、为例，调理效应检验回归方程包括2个如下： y=a+bx+cm+e 1） y=a+bx+cm+cmx+e 2） 在上述方程中，m为调理变量，mx为调理效应，调理效应是否显著即是分析C是否显著达成统计学意义上的临界比率.05水平)。 二、检验调理效应的方法有三种： 1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著识别，若R12和R22显著不同，那么说明mx交互作用显著，即说明m的调理效应显著； 2.或看层次回归方程中的c系数（调理变量偏相关系数），若c（spss输出为标准化?值）显著，那么说明调理效应显著； 3.多元方差分
3、析，看交互作用水平是否显著； 4.在分组回归处境下，调理效应看各组回归方程的R2。 注：上述四种方法主要用于显变量调理效应检验，且和x与m的变量类型相关，概括要根据下述几种类型采用不同的方式检验 三、显变量调理效应分析的几种类型 根据调理效应回归方程中自变量和调理变量的几种不同类型组合，分析调理效应的方法和操作也有识别如下： 1.分类自变量（x）+分类调理变量(m) 假设自变量和调理变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，那么可以做23交互作用方差分析，在spss里面可以很轻易实现，这我就不多讲了，概括操作看spss操作工具书就可以了。
4、 2.分类自变量（x）+连续调理变量（m） 这种类型调理效应分析需要对分类自变量举行伪变量转换，将自变量和调理变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。分类自变量转换为伪变量的方法：假设自变量X有n种分类，那么可以转换为n-1个伪变量，例如自变量为年收入水平，假设按人均年收入水平分为8千以下、80002万、2万5万、5万10万、10万以上四种类型，那么可以转换为3个伪变量如下： x1 x2 x3 10万以上 1 0 0 5万到10万 0 1 0 2万到5万 0 0 1 8千以下 0 0 0 上述转换在spss中可以建立3个伪变量x1、x2、x3,变量数据中心化后标准回归方程表示为： y=
5、b1x1+b2x2+b3x3+cm+e 3) y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+c1mx1+c2mx2+c3mx3+e 4) x1=1表示10万以上；x2=1表示5万到10万；x3=1表示2万到5万；8千以下=0。此时8千以下的回归方程表示为：y=cm +e(在x1、x2、x3上的伪变量值为0)；之所以单独列出这个方程，是为了便当大家根据回归方程画交互作用图,即求出c值就可以根据方程画出8千以下变量的调理效应图。 检验方法为分析R2显著性或调理系数C显著性。 注：在这4种分类自变量的调理效应分析中，采用R12和R22显著性检验时，是对4种类型自变量在调理变量作用下的调理效应的整体检验，总
6、体显著的效果可能会掩盖某种类型自变量与调理变量的交互作用不显著的处境，此时，我们就要逐一审查各个交互项的偏相关系数。对方程4）而言，假设检查调理变量的偏相关系数，那么有可能会展现一些调理变量偏相关系数不显著的处境，例如，c1显著、c2和c3不显著或c1和c2显著，c3不显著的处境等，此时可根据交互项的偏相关系数来察觉毕竟是那种类型的自变量与调理变量的交互作用不显著。 3.连续自变量（x）+分类调理变量（m） 这种类型的调理效应需要采用分组回归分析，所谓分组回归分析既是根据调理变量的分类水平，建立分组回归方程举行分析，回归方程为y=a+bx+e。当然也可以采用将调理变量转换为伪变量以后举行层次回
7、归分析，层次回归概括步骤同上，见三、2，需要留神的是，分 类的调理变量转换为伪变量举行层次回归分析后，调理效应是看方程的抉择系数R2显著性整体效果，这和不同分类水平的自变量下调理变量的调理效应识别有识别。 我们这里主要讲下如何举行调理效应分组回归分析，调理效应的分组回归分析可以在SPSS中完成，当然也可以通过SEM分析软件如AMOS来实现，我们首先来看看如何通过SPSS来实现分组回归来实现调理效应分析的。 SPSS中对分组回归的操作主要分两步举行，第一步是对样本数据按调理变量的类别举行分割，其次步那么是回归分析。概括步骤见下图： 第一步：对样本数据按调理变量的类别举行分割： 注：选取的gender为调理变量，分别为女=0，男=1，当然在实际研究中可能有更多的分类，大家完全可以用1、2、3、4.等来编号。这个窗口选取的两个命令是对比多组(compare groups和按分组变量对数据文件排序（sort the file by grouping variables） 其次步：选择回归命令并设置自变量和因变量 5
