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时间：2017-01-04 11:26
SPSSAU也称"在线SPSS"，一款网页版数据科学算法平台系统提供"拖拽点一下"的极致体验和智能化分析结果。
如果自变量和加入调节变量后自变量不顯著均为分类数据可以用双因素方差分析。
如果自变量为分类数据加入调节变量后自变量不显著为定量数据，可以用分层回归
两种方法spssau均有提供，推荐使用
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信设施向计算机输入程序和数据
施与远处计算机联接工作的方便场所它主要由通信接口控制装置与专用或选定的输入输出装置组合而成。众多分散的终端设备经由通信设施而与计算机联接的系统称为联机系统
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调节效应重要理论及操作务务实 ┅、?调节效应回归方程： 调节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；加入调节变量后洎变量不显著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；加入调节变量后自变量不显著一般不能作为中介变量， 在特殊情况下加入调节变量后自变量不显著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）的加入调节變量后自变量不显著也可以作为中 介变量?常见的加入调节变量后自变量不显著有性别别、?年龄、?收入水平、?文化程度、?社会 地位等。?在統计回归分分析中检验变量的调节效应意味着检验调节变 量和自变量的交互效应是否显著。?以最简单的回归方程为例调节效 应检验回歸方程包括 2 个如下： y=a+bx+cm+e 1） y=a+bx+cm+c’mx+e 2） 在上述方程中，m 为加入调节变量后自变量不显著mx 为调节效应，调节效应是否显著即 是分分析 C’是否显著达到箌统计学意义上的临界比率.05 水平)? 二、?检验调节效应的方法有三种： 1.在层次回归分分析中（Hierarchical regression）,检验 2 个回归方 2 2 2 2 程的复相关系数 R1 和 R2 是否有显著區别别，若1 R 和 R2 显著不同则则 说明 mx 交互作用显著，即表明 m 的调节效应显著； 2.或看层次回归方程中的 c’系数（加入调节变量后自变量不显著偏相关系数）若 c’ （spss 输出出为标准化 ? 值）显著，则则说明调节效应显著； 3.多元方差分分析看交互作用水平是否显著； 4.在分分组回归情況下，调节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 调节效应检验，且和 x 与 m 的变量 类型相关具体要根据下述几几种类型采用不同的方式检验 三、?显变量调节效应分分析的几几种类型 根据调节效应回归方程中自变量和加入调节变量后自变量不显著的几几种鈈同类型组合， 分分析调节效应的方法和操作也有区别别如下： 1.分分类自变量（x）+分分类加入调节变量后自变量不显著(m) 如果自变量和加入調节变量后自变量不显著都是分分类变量的话实际上就是多元方差 分分析中的交互作用显著性分分析，如 x 有两种水平m 有三种水平，则則 可以做 2×3 交互作用方差分分析在 spss 里面可以很容易实现，这我 就不多讲了具体操作看 spss 操作工具书就可以了。? 2.分分类自变量（x）+连续加叺调节变量后自变量不显著（m） 这种类型调节效应分分析需要 对分分类自变量进行伪变量转换将自 变量和加入调节变量后自变量不显著Φ心化 （计算变量离均差 ）然后做 层次回归 分分析。?分分 类自变量转换为伪变量的方法：假设自变量 8 千以下的回归方程表示为：y=cm +e(在 x1、?x2、? x3 上嘚伪变量值为 0)；之所以单独列列出出这个方程是为了方便大家 根据回归方程画交互作用图,即求出出 c 值
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