1樓：匿名使用者
做調節效應，通常是使用回歸進行。更多是使用分層回歸，即通過加入互動項後，看互動項是否顯著，模型解釋力度有沒明顯的變化，來判斷調節效應是否存在。如果加入互動項後模型明顯變化，或者調節項呈現出顯著性即說明具有調節作用。
spssau中就有這個分析方法推薦使用。
如何做spss的調節效應
2樓：匿名使用者
做調節效應，通常是使用回歸進行。更多是使用分層回歸，如果x和z均為分類資料，則使用雙因素方差分析。
通過加入互動項後，看互動項是否顯著，模型解釋力度有沒明顯的變化，來判斷調節效應是否存在。如果加入互動項後模型明顯變化，或者調節項呈現出顯著性即說明具有調節作用。spssau中就有這個分析方法可以使用。
具體方法說明可以看spssau的幫助手冊：調節作用-spssau
3樓：匿名使用者
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。
4樓：不曾夨來過
調節變數可以是定性的,也可以是定量的.在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換.簡要模型：
y = ax + bm + cxm + e .y 與x 的關係由回歸係數a + cm 來刻畫,它是m 的線性函式, c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小.如果c 顯著,說明m 的調節效應顯著.
2、調節效應的分析方法 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r1 2 .2、做y對x、m 和xm 的回歸得r2 2 ,若r2 2 顯著高於r1 2 ,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. 潛變數的調節效應分析方法：
分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數.當調節變數是類別變數時,做分組結構 方程分析.
做法是,先將兩組的結構方程回歸係數限制為相等,得到乙個χ 2 值和相應的自由度.然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到乙個χ 2 值和相應的自 由度.前面的χ 2 減去後面的χ 2 得到乙個新的χ 2,其自由度就是兩個模型的自由度之差.
如果χ 2 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變數和自變 量都是潛變數時,有許多不同的分析方法,最方便的是marsh,wen 和hau 提出的無約束的模型. 3．中介變數的定義 自變數x 對因變數y 的影響,如果x 通過影響變數m 來影響y,則稱m 為中介變數. y=cx+e1, m=ax+ e2 , y= c′x+bm+e3.
其中,c 是x 對y 的總效應,ab 是經過中介變數m 的中介效應,c′是直接效應.當只有乙個中介變數時,效應之間有 c=c′+ab,中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量. 4、中介效應分析方法 中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應.
步驟為：第一步檢驗系統c,如果c 不顯著,y 與x 相關不顯著,停止中介 效應分析,如果顯著進行第二步；第二步一次檢驗a,b,如果都顯著,那麼檢驗c′,c′顯著中介效應顯著,c′不顯著則完全中介效應顯著；如果a,b至少 有乙個不顯著,做sobel 檢驗,顯著則中介效應顯著,不顯著則中介效應不顯著.sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ,中 ^a, ^b 分別是 a, b 的估計, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分別是 ^a, ^b 的標準誤.
5. 調節變數與中介變數的比較 調節變數m 中介變數m 研究目的 x 何時影響y 或何時影響較大 x 如何影響y 關聯概念 調節效應、互動效應 中介效應、間接效應 什麼情況下考慮 x 對y 的影響時強時弱 x 對y 的影響較強且穩定 典型模型 y=am+bm+cxm+e m=ax+e2 y=c′x+bm+e3 模型中m 的位置 x,m 在y 前面,m 可以在x 前面 m 在x 之後、y 之前 m 的功能 影響y 和x 之間關係的方向(正或負) 和強弱 代表一種機制,x 通過它影響y m 與x、y 的關係 m 與x、y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) m 與x、y 的相關都顯著 效應 回歸係數c 回歸係數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零 檢驗策略 做層次回歸分析,檢驗偏回歸係數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定係數的變化(f 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 sobel 檢驗 6. 中介效應與調節效應的spss 操作方法 處理資料的方法 第一做描述性統計,包括m sd 和內部一致性信度a（用分析裡的scale 裡的 realibility analsys） 第二將所有變數做相關,包括統計學變數和假設的x,y,m 第三做回歸分析.
（在回歸中選線性回歸linear） 要先將自變數和m 中心化,即減去各自的平均數 1、現將m（調節變數或者中介變數）、y 因變數,以及與自變數、因變數、m 調節變數其中任何乙個變數相關的人口學變數輸入indpendent 2、再按next 將x 自變數輸入（中介變數到此為止） 3、要做調節變數分析,還要將x與m 的乘機在next 裡輸入作進一步回歸.檢驗主要看f 是否顯著
5樓：匿名使用者
再回歸分析裡面有個block 分層回歸
如何用spss做顯著性差異分析？
求助：關於spss調節效應的分析 10
6樓：匿名使用者
有參考**沒有
可以把資料和參考**發到luguoda9you@sina.***
很快幫你搞定
7樓：匿名使用者
要看到具體資料才能分析的
我經常幫別人做這類的資料分析的
SPSS方差分析如何體現調節變數
方差分析是沒有抄調節變數這個處理的。襲這個是在回歸分析中才有的 一般作為調節變數的意思是你沒有辦法對它實施一些更改或變化的,又稱之為控制變數,中介變數,比如性別 年齡 學歷這些已經是固定的 當然你也可以把一些其他自變數作為控制變數,但是通常情況是需要看你的研究目的了 如果你的研究目的假設哪些是作為調...
如何用spss做主成分分析和因子分析
方法 步驟 開啟spss軟體，匯入資料後，依次點選分析，降維，因子分析。開啟因子分析介面之後，把需要進行分析的變數全部選進變數對話方塊，然後點選右上角的描述。勾選原始分析結果 kmo檢驗對話方塊，然後點選繼續。點選抽取，再點選碎石圖。點選旋轉，再點選最大方差旋轉。點選得分，再點選，儲存為變數及顯示因...
如何用spss進行多因素方差分析
納入多個因素即可，multi variables 如何用spss進行多因素方差分析？如何用spss進行多因素方差分析 如何用spss做兩因素方差分析的資料分析？如果你用的是英文版的 那麼流程為 analyze general linear model univarite 開啟乙個對話方塊 將兩因素選...