spss什麼時候去中心化
A. 如何做SPSS的調節效應
做SPSS的調節效應方法：
用回歸，回歸也有兩種方法來檢驗調節效應，看下面的兩個方程，y是因變數，x是自變數，m是調節變數，mx是調節變數和自變數的交互項，系數是a b c c'。檢驗兩個方程的R方該變數，如果該變數顯著，說明調節作用顯著，也可以直接檢驗c'的顯著性，如果顯著也可以說明調節作用。
B. 中介效應中一般資料調查表中的數據處理跟中介效應有什麼關系
目前SPSSAU已支持中介作用、調節作用、帶調節的中介作用的自動智能化分析。
SPSSAU問卷研究界面
調節作用已添加自動輸出簡單斜率分析、簡單斜率圖、模型圖等。
中介作用可選擇平行中介或鏈式中介檢驗，支持逐步檢驗法、Bootstrap抽樣法，並自動輸出中介作用檢驗結論、及效應量結果。
SPSSAU_調節作用分析
SPSSAU_中介作用分析
----------- 原文內容 -------------
在當前學術研究中，會經常遇到中介作用和調節作用，但很多小夥伴還搞不清楚什麼是中介效應、什麼是調節效應？以及如何區分兩者？
那麼閑話少敘下面就來為大家一一講解。
1明確概念
中介效應或者調節效應並非分析方法，而是一種關系的描述，研究人員需要結合不同的數據分析方法對兩種關系進行分析。
中介效應
中介作用是研究X對Y的影響時，是否會先通過中介變數M，再去影響Y；即是否有X->M->Y這樣的關系，如果存在此種關系，則說明具有中介效應。比如工作滿意度（X）會影響到創新氛圍（M）,再影響最終工作績效（Y），此時創新氛圍就成為了這一因果鏈當中的中介變數。
調節作用
調節作用是研究X對Y的影響時，是否會受到調節變數Z的干擾；比如開車速度（X）會對車禍可能性（Y）產生影響，這種影響關系受到是否喝酒（Z）的干擾，即喝酒時的影響幅度，與不喝酒時的影響幅度 是否有著明顯的不一樣。
2研究步驟
2.1中介效應
中介作用的分析較為復雜，共分為以下三個步驟：
第1步：確認數據，確保正確分析。
中介作用在進行具體研究時需要對應使用研究方法（分層回歸）去實現；中介作用分析時，Y一定是定量數據。X也是定量數據，中介變數M也是定量數據。
資料來源：SPSSAU幫助手冊-中介作用
第2步：中介作用檢驗
檢驗中介效應是否存在，其實就是檢驗X到M，M到Y的路徑是否同時具有有顯著性意義。
資料來源：SPSSAU幫助手冊-中介作用
中介作用共分為3個模型。針對上圖，需要說明如下：
模型1：自變數X和因變數（Y）的回歸分析
模型2：自變數X，中介變數(M)和因變數（Y）的回歸分析
模型3：自變數X和中介變數（M）的回歸分析
模型1和模型2的區別在於，模型2在模型1的基礎上加入了中介變數(M)，因而模型1到模型2這兩個模型應該使用分層回歸分析（第一層放入X，第二層放入M）。
在理解了中介分析的原理之後，接著按照中介作用分析的步驟進行，如下圖：
資料來源：SPSSAU幫助手冊-中介作用
第1步是數據標准化處理（對X,M,Y需要分別進行標准化處理，有時也使用中心化處理）（SPSSAU用戶使用「生成變數」功能）
第2步和第3步是進行分層回歸完成（分層1放入X，分層2放入M）
第4步單獨進行模型3，即X對M的影響（使用回歸分析或分層回歸均可，分層回歸只有分層1時事實上就是回歸分析）
最後第5步進行中介作用檢驗。
檢驗圖如下：
資料來源：SPSSAU幫助手冊-中介作用
a代表X對M的回歸系數；
b代表M對Y的回歸系數；
c代表X對Y的回歸系數（模型1中）；
c』代表X對Y的回歸系數（模型3中）。
第3步：SPSAU進行分析
用戶可以直接按照上圖流程在SPSSAU中進行分析，生成結果。具體分析步驟可參考鏈接頁面：SPSS在線_SPSSAU_中介作用
圖片來源：SPSSAU官網網站
2.2調節效應
第1步：識別X和M的數據類別，選擇合適的研究方法。
調節作用在進行具體研究時需要對應使用研究方法去實現；調節作用分析時，Y一定是定量數據。通常情況下X均為定量數據（比如開車速度），調節變數Z可以為分類數據（比如是否喝酒），也可以是定量數據（比如喝酒多少）。
資料來源：SPSSAU幫助手冊-調節作用
第2步：調節作用檢驗
資料來源：SPSSAU幫助手冊-調節作用
調節作用通常是使用分層回歸進行研究，如果X和Z均為分類數據，則使用多因素方差分析（通常是雙因素方差分析）進行研究。針對上圖，需要說明如下：
如果X或者Z也或者Y由多項表示，通常需要先計算對應項的平均值生成得到新列（SPSSAU生成變數功能）
如果X或者Z是分類數據，並且使用分層回歸，則需要對X進行虛擬變數處理（啞變數處理）
對X或者Z進行標准化處理，也可以進行中心化處理均可
Y並不需要進行標准化或者中心化處理（處理也可以）
交互項是指兩項相乘的意思，記住交互項不能再次進行標准化或中心化
R平方變化顯著的判斷，是看△F 值是否呈現出顯著性，如果顯著則說明R平方變化顯著
R平方變化顯著，正常情況下交互項也會出現顯著。如果說R平方變化顯著，但交互項並不顯著，建議以沒有調節作用作為最終結論；如果交互項顯著，R平方變化顯著，建議以有調節作用作為最終結論。
第3步：SPSAU進行分析
用戶判斷好數據類型後，直接按照上圖流程，在SPSSAU中進行數據處理及分析即可。具體分析流程可參考鏈接頁面：SPSS在線_SPSSAU_調節作用
圖片來源：SPSSAU官方網站
相關學習資料：
為大家提供上述分析方法的相關學習資料，包括中介作用、調節作用以及分析過程所需的生成變數和分層回歸：
SPSS在線_SPSSAU_生成變數
SPSS在線_SPSSAU_中介作用
SPSS在線_SPSSAU_調節作用
SPSS在線_SPSSAU_分層回歸分析
第二次
在當前學術研究中，會經常遇到中介作用和調節作用，但很多小夥伴還搞不清楚什麼是中介效應、什麼是調節效應？以及如何區分兩者？
那麼閑話少敘下面就來為大家一一講解。
1明確概念
中介效應或者調節效應並非分析方法，而是一種關系的描述，研究人員需要結合不同的數據分析方法對兩種關系進行分析。
中介效應
中介作用是研究X對Y的影響時，是否會先通過中介變數M，再去影響Y；即是否有X->M->Y這樣的關系，如果存在此種關系，則說明具有中介效應。比如工作滿意度（X）會影響到創新氛圍（M）,再影響最終工作績效（Y），此時創新氛圍就成為了這一因果鏈當中的中介變數。
調節作用
調節作用是研究X對Y的影響時，是否會受到調節變數Z的干擾；比如開車速度（X）會對車禍可能性（Y）產生影響，這種影響關系受到是否喝酒（Z）的干擾，即喝酒時的影響幅度，與不喝酒時的影響幅度 是否有著明顯的不一樣。
2研究步驟
2.1中介效應
中介作用的分析較為復雜，共分為以下三個步驟：
第1步：確認數據，確保正確分析。
中介作用在進行具體研究時需要對應使用研究方法（分層回歸）去實現；中介作用分析時，Y一定是定量數據。X也是定量數據，中介變數M也是定量數據。
第2步：中介作用檢驗
檢驗中介效應是否存在，其實就是檢驗X到M，M到Y的路徑是否同時具有有顯著性意義。
中介作用共分為3個模型。針對上圖，需要說明如下：
模型1：自變數X和因變數（Y）的回歸分析
模型2：自變數X，中介變數(M)和因變數（Y）的回歸分析
模型3：自變數X和中介變數（M）的回歸分析
模型1和模型2的區別在於，模型2在模型1的基礎上加入了中介變數(M)，因而模型1到模型2這兩個模型應該使用分層回歸分析（第一層放入X，第二層放入M）。
在理解了中介分析的原理之後，接著按照中介作用分析的步驟進行，如下圖：
第1步是數據標准化處理（對X,M,Y需要分別進行標准化處理，有時也使用中心化處理）（SPSSAU用戶使用「生成變數」功能）
第2步和第3步是進行分層回歸完成（分層1放入X，分層2放入M）
第4步單獨進行模型3，即X對M的影響（使用回歸分析或分層回歸均可，分層回歸只有分層1時事實上就是回歸分析）
最後第5步進行中介作用檢驗。
檢驗圖如下：
a代表X對M的回歸系數；
b代表M對Y的回歸系數；
c代表X對Y的回歸系數（模型1中）；
c』代表X對Y的回歸系數（模型3中）。
第3步：SPSAU進行分析
用戶可以直接按照上圖流程在SPSSAU中進行分析，生成結果。具體分析步驟可參考鏈接頁面：SPSS在線_SPSSAU_中介作用
2.2調節效應
第1步：識別X和M的數據類別，選擇合適的研究方法。
調節作用在進行具體研究時需要對應使用研究方法去實現；調節作用分析時，Y一定是定量數據。通常情況下X均為定量數據（比如開車速度），調節變數Z可以為分類數據（比如是否喝酒），也可以是定量數據（比如喝酒多少）。
第2步：調節作用檢驗
調節作用通常是使用分層回歸進行研究，如果X和Z均為分類數據，則使用多因素方差分析（通常是雙因素方差分析）進行研究。針對上圖，需要說明如下：
如果X或者Z也或者Y由多項表示，通常需要先計算對應項的平均值生成得到新列（SPSSAU生成變數功能）
如果X或者Z是分類數據，並且使用分層回歸，則需要對X進行虛擬變數處理（啞變數處理）
對X或者Z進行標准化處理，也可以進行中心化處理均可
Y並不需要進行標准化或者中心化處理（處理也可以）
交互項是指兩項相乘的意思，記住交互項不能再次進行標准化或中心化
R平方變化顯著的判斷，是看△F 值是否呈現出顯著性，如果顯著則說明R平方變化顯著
R平方變化顯著，正常情況下交互項也會出現顯著。如果說R平方變化顯著，但交互項並不顯著，建議以沒有調節作用作為最終結論；如果交互項顯著，R平方變化顯著，建議以有調節作用作為最終結論。
第3步：SPSAU進行分析
用戶判斷好數據類型後，直接按照上圖流程，在SPSSAU中進行數據處理及分析即可。C. 求大神SPSS幫忙看一下，這個分層回歸分析後的結果是什麼狀況啊！
分層回歸通常用於中介作用或者調節作用研究中。
分析時通常第一層放入基本個人信息題項或控制變數; 第二層放入核心研究項。使用SPSSAU在線spss分析結果顯示如下：
R²：模型的解釋力度
F 值：用於判斷模型是否有意義，如果對應P值小於0.05說明模型有意義
△R²：模型變化時，R²值的變化情況
△F 值：模型變化時，F值的變化(該值不是直接F值相減)，如果對應P值小於0.05則說明模型變化有意義，具體可通過△R²查看模型解釋力度變化情況，以及查看新增加的自變數的顯著性情況。具體分析可結果智能文字分析，進行解讀。
D. stata如何去中心化後寫交互
調節效應。
你應該是第一張放兩個變數，第二張放3個變數，選擇的回歸方法是enter(進入)。但是spss不是按照你的順序去放變數，而是把你所選的所有變數都加到模型裡面去，在進行第一個回歸的時候把多出來的變數排除，所以會有這個表格出現。如果不想出現這個表格，你就分兩次做回歸，第一次放中心D中心H，出了結果再放中心D中心H D乘H，分兩次做就不會有了。E. 嶺回歸分析（SPSS+SAS）
嶺回歸分析是在構建多重線性回歸模型時，對基於「最小二乘原理」推導出的估計回歸系數的計算公式進行校正，以使回歸系數更穩定。此方法尤其適用於自變數之間存在較強的多重共線性問題，能有效解決某些自變數回歸系數正負號與實際問題專業背景不符的難題。
嶺回歸分析實施的一般步驟包括自變數的中心化和標准化處理，目的是使不同自變數處於相同數量級上，便於比較。
在確定k值時，常用嶺跡圖和方差膨脹因子法進行選擇。嶺跡圖有助於直觀判斷k值，原則是使各回歸系數的嶺估計穩定，圖中嶺跡曲線趨於平行於X軸。方差膨脹因子cjj度量多重共線性的嚴重程度，當cjj大於10時，模型存在嚴重多重共線性。
變數篩選與k值重新確定基於嶺跡圖進行，原則包括去除嶺回歸系數穩定且絕對值較小的自變數、去除不穩定但隨k值增加迅速趨零的自變數，以及去除具有不穩定嶺回歸系數的自變數。選擇與去掉變數需結合復共線性關系與嶺回歸分析效果來決定。
進行嶺估計後，依據估計參數寫出回歸方程，並結合專業知識判斷自變數系數及正負號是否符合實際情況，最終根據回歸系數大小評估各自變數對因變數影響的大小，使用所求得的回歸方程進行預測。
案例分析涉及11名兒童的智力測試數據，以IQ為因變數擬合多重線性回歸模型，變數包括常識、算數、理解、拼圖、積木與解碼。結果表明，納入模型的變數無統計學意義，且存在多重共線性。通過嶺回歸分析，解決模型穩定性問題。
在SPSS中進行嶺回歸分析，可通過編寫程序文件ridge regression.sps進行調用，運行結果提供嶺跡圖與不同k值情況下的回歸系數。在SAS中，先讀取數據，然後進行回歸分析、數據標准化與嶺回歸，輸出結果包括嶺跡圖、回歸系數與VIF值。
總體而言，嶺回歸分析通過校正最小二乘估計，為解決多重線性回歸模型在自變數存在多重共線性時的不穩定問題提供了一種有效方法，適用於多種統計分析軟體的實現。F. process闇瑕佸皢鏁版嵁鍘繪爣鍑嗗寲鍚
闇瑕併傛爣鍑嗗寲銆傚傛灉X鎴栬匷涓哄畾閲忔暟鎹錛岄氬父闇瑕佽繘琛屼腑蹇冨寲鎴栬呮爣鍑嗗寲澶勭悊銆傚傛灉X鎴栫粷鎷﹁呭苟綺楄儭Z涓哄畾綾繪暟鎹錛孲tep2錛氬湪SPSS涓鍑抽晣鎵撳紑PROCESS銆
G. spss去中心化和中心化是一樣的嗎
對的, 各種翻譯會有偏差而已
