AMOS調節變數是潛變數時,互動項構建

1樓:南心網心理統計

這方面您可以檢視相關教材和文獻,有的是兩兩相乘一遍,有的是配對法,如根據載荷「大—大」、「小—小」。但涉及潛變數調節的話,建議使用mplus的潛互動效應分析,就不用那麼麻煩了。(南心網結構方程模型)

amos調節變數是潛變數,怎麼設定互動項?具體如何操作 5

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有的是兩兩相乘一遍,有的是配對法,如根據載荷「大—大」、「小—小」。但涉及潛變數調節的話,建議使用mplus的潛互動效應分析,就不用那麼麻煩了。

變數怎麼通過互動項進行調節效應檢

3樓:匿名使用者

互動項就是將自變數與調節變數相乘的意思,可以通過spssau的生成變數功能進行處理,然後進行分層回歸分析。

4樓:聰明的康師傅

模型中自變數abc,調節變數de,因變數f,假設a影響f,b影響f,c影響f,調節變數d分別調節abc和f之間的關係,調節變數e分別調節abc和f之間的關係,現在使用互動項通過分層回歸檢驗調節效應

調節變數中的互動項 10

5樓:匿名使用者

(a)假設自變數x1和因變數y存在正相關,則:(1)如果互動項(x1*x2)前的回歸係數d是正數,則是增強型或正向調節;(2)如果互動項(x1*x2)前的回歸係數d是負數,則是干擾型或負向調節;

(b)假設自變數x1和因變數y存在負相關,則:(1)如果互動項(x1*x2)前的回歸係數d是正數,則是干擾型或負向調節;(2)如果互動項(x1*x2)前的回歸係數d是負數,則是增強型或正向調節;

乙個自變數,乙個調節變數有四個維度,需要自變數分別和四個維度互動項嗎

6樓:

顯變數的調節效應分析方法:分為四種情況討論。當自變數是類別變數,調節變數也是類別變數時,用兩因素互動效應的方差分析,互動效應即調節效應;調節變數是連續變數時,自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做y=ax+bm+cxm+e 的層次回歸分析:

1、做y對x和m的回歸,得測定係數r12。2、做y對x、m和xm的回歸得r22,若r22顯著高於r12,則調節效應顯著。或者,作xm的回歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著;當自變數是連續變數時,調節變數是類別變數,分組回歸:

按 m的取值分組,做 y對 x的回歸。若回歸係數的差異顯著,則調節效應顯著,調節變數是連續變數時,同上做y=ax +bm +cxm +e的層次回歸分析。