两个变量相乘_基于层次回归法的调节作用分析实操——自变量分类、调节变量连续变量...
理论背景
如果因变量Y和自变量X的关系（回归斜率的大小和方向）随第三个变量M的变化而变化，则称M在X和Y之间起调节作用，此时称M为调节变量（见下图）。
本篇文章针对的是自变量是分类变量、调节变量是连续变量这种情况。
步骤解析
实际操作
1.1 打开数据文件，有三个自变量，自变量X（三分类变量），拟调节变量M（连续变量），因变量Y（连续变量）。
1.2 将自变量进行虚拟编码。点击【转换】——【创建虚变量】，得到如下对话框。第一步在【针对下列变量创建虚变量（C）】中导入自变量X。第二步给虚变量命名，如下图所示，这里我们将其命名为Xdum，第三步点击【确定】即可。
1.3 我们将会看到生成三个虚拟变量Xdum_1、Xdum_2、Xdum_3，实际上只需两个虚拟变量即可完成对三分类自变量X的编码，因此我们可以选择删除其中一个。这里选择删除Xdum_3，选中这一列，右键【清除】即可。
最终我们得到两个虚拟变量。如下图所示，当X=1.0，对应两个虚拟变量的值分别为1 0；当X=2.0，两个虚拟变量的值分别为0 1；当X=3.0，两个虚拟变量的值分别为0 0。
2.1 产生虚拟变量与拟调节变量M的相乘交互项。点击【转换】——【计算变量】即可出现以下对话框。我们要将两个虚拟变量分别与M相乘，所以将会产生两个新的相乘交互项。
产生第一个相乘交互项：第一步，在【目标变量（T）】中输入，给这新的变量起个变量名。第二步在【数字表达式（E）】中，输入公式，令M与Xdum_1相乘即可，第三步点击【确定】。
同样的步骤，产生第二个相乘交互项。
2.2 完成了上述步骤，我们能够得到下列这些变量。
X、M、Y是我们原本就有的变量，期望得到他们的调节效应；Xdum_1、Xdum_2是新产生的虚拟变量，用来编码自变量X的三个水平；M_Xdum_1、M_Xdum_2是新产生的变量，由拟调节变量M分别与两个虚拟变量相乘而来，在接下来的回归中会用到。
3.1 进行层次回归。点击【分析】——【回归】——【线性】，如下图所示。
3.2 我们需要做三层回归。第一层：【因变量（D）】中导入Y、【自变量（I）】中导入Xdum_1、Xdum_2，点击【下一个】，可以进入下一层。
3.3 第二层：【因变量（D）】中导入Y、【自变量（I）】中导入M、Xdum_1、Xdum_2，点击【下一个】，可以进入下一层。
3.4 第三层：【因变量（D）】中导入Y、【自变量（I）】中导入M、Xdum_1、Xdum_2、M_Xdum_1、M_Xdum_2。三层回归准备好以后，第二步点击【统计】。在弹出的对话框中，勾选【R方变化量】，并点击【继续】。回到主界面后，第三步点击【确定】。
4.1 由此我们便能得到以下输出结果。在第三层回归中，观察两个相乘交互项的系数显著性，可以发现，交互项M_Xdum_1的系数显著，交互项M_Xdum_2的系数不显著。说明X的第一个水平，是否会对因变量有影响，会视调节变量M的值而定。
末蓝、
迷南。
àì夳堔傛蜴生んèń
淩亂°似流年
￡神魔★判官ぃ
港控/mmm°
还没有评论，来说两句吧...