調節模型去因變數中心化

① 自變數為啞變數（0或1），在算調節效應的時候需要對其進行中心化嗎

1.如果 X 是一個真的 0與1變數，比如性別，那就把它當成是連續的處理。4 M# @+ S# n8 ]4 e 2. 如果 X 是一個人工的 0與1變數，比如高於平均 vs. 低於平均，那就有問題了。因為人工的二分可以用任何的人為標准。不同的分法會嚴重影響結果的。

② 變數需要做中心化，請問因變數需要做中心化嗎

1、因變數不需要做中心化轉換； 2、第一步是自變數進入回歸方程；第二步是自變數和調節變數一起進入；第三步是自變數、調節變數、交互項一起進入；

③ 怎麼進行去中心化處理

根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。

④ 您好！冒昧打擾了，有一些統計方面的問題想要請教您！

1、因變數不需要做中心化轉換；
2、第一步是自變數進入回歸方程；第二步是自變數和調節變數一起進入；第三步是自變數、調節變數、交互項一起進入；
3、將調節變數分成高低組，做自變數與因變數的回歸分析，再比較高低組自變數對因變數的影響系數大小，進行斜率檢驗。

⑤ 拜託拜託，求各位幫忙看看這個調節效應怎麼做，非常感謝！

拜託各位幫幫忙。肯定把最多的分送給您。他出過一次車禍，會是這個引起的遠視嗎？怎麼矯正呢？ ...你好！首先祝你小外甥身體健康！以下我來給你談談「...

⑥ 什麼是調節模型和中介模型

有機分子結構理論發展過程中的一種學說。中介效應，它指的是X對Y的影響是通過M實現的，也就是說M是X的函數，Y是M的函數（Y-M-X）。考慮自變數X對因變數Y的影響，如果X通過M影響變數Y，則稱M為中介變數。例如，上司的歸因研究：下屬的表現——上司對下屬表現的歸因——上司對下屬表現的反應，其中「上司對下屬表現的歸因」為中介變數。假設變數已經中心化或標准化其中，c是X對Y的總效應，ab是經過中介變數M的中介效應（mediating effect），c『是直接效應。當只有一個中介變數時，效應之間有如下關系：c=c』+ab，中介效應的大小用c-c'=ab來衡量。

⑦ 畢業論文要做SPSS分析,有一個具體模型,要研究調節變數對因變數有顯著性影響,應該用哪一種顯著性檢驗

首先來回答你的問題：
1. 非標准化系數就是回歸方程的斜率，表示每個自變數變化1個單位，因變數相應變化多少個單位，該系數與自變數所取的單位有關，一般不用來衡量自變數的影響力大小。
2. 標准化系數消除了自變數單位的影響，其大小可以衡量每個自變數對因變數的影響力之大小，一般來說，標准化系數的絕對值越大，該自變數對因變數的影響力就越大。

其次，大致給你提出點分析和建議（2-4條的前提是樣本量夠大）：
1. 樣本太小，只有5組數據，得到的結果往往不可靠，強烈建議增大樣本量，否則統計分析可能毫無意義，甚至造成錯誤。
2. 從自變數t檢驗結果來看，逗其來石含量地與逗頸部密度地對應的sig值均超過了0.05，用統計專業的話來說，這意味著逗在0.05的顯著性水平下，這兩個自變數與因變數不顯著相關地，通俗的說，在自變數平均孔徑存在的前提下，這兩個變數基本可以排除出方程了。

3. 從偏相關性來看，3個自變數之間有極強的相關性（或共線性），因為強相關的自變數往往會導致不合理的統計分析結果，因此理論上他們不可以一起放入方程。
4. 建議你在做多元線性回歸分析的時候採用多元逐步回歸，這樣可以按自變數影響力的大小自動排除強相關的變數，也可以自動排除對因變數無顯著影響的自變數，從而得到更可靠的分析結果。

⑧ 如何用SPSS做中介效應與調節效應

中介與調節效應可以採用
spss裡面的分層回歸來實現，就是也在多元線性回歸分析哪個對話框裡面，有個
block哪個對話框，你可以一層層把自變數和調節變數
分別移到哪個對話框裡面，回歸結果就會出現調節效應的變化