自變數去中心化

① 做層次回歸時需要中心化或標准化自變數，那麼乘積項是怎麼處理的呢是把標准化的自變數Z分數作為乘積呢還

是將兩個自變數標准化後的值，即Z分數，做乘積。

② 數據，交互變數一定要去中心化嗎

不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）

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 spss中的sig.F值偏大，如何修改數據

這個比較麻煩的
要懂理論才行

⑤ 自變數是類別變數，中介變數和因變數都是連續變數。如何進行中介效應分析，具體採用什麼方法和軟體

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

⑥ spss中，變數去中心化是變數減去該變數的均值，那麼zscore又是什麼呢

中心化是減去均值，Z分數是再除以標准差，二者都是中心化的方法。

⑦ 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。