spss什么时候去中心化
A. 如何做SPSS的调节效应
做SPSS的调节效应方法：
用回归，回归也有两种方法来检验调节效应，看下面的两个方程，y是因变量，x是自变量，m是调节变量，mx是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。检验两个方程的R方该变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。
B. 中介效应中一般资料调查表中的数据处理跟中介效应有什么关系
目前SPSSAU已支持中介作用、调节作用、带调节的中介作用的自动智能化分析。
SPSSAU问卷研究界面
调节作用已添加自动输出简单斜率分析、简单斜率图、模型图等。
中介作用可选择平行中介或链式中介检验，支持逐步检验法、Bootstrap抽样法，并自动输出中介作用检验结论、及效应量结果。
SPSSAU_调节作用分析
SPSSAU_中介作用分析
----------- 原文内容 -------------
在当前学术研究中，会经常遇到中介作用和调节作用，但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应？以及如何区分两者？
那么闲话少叙下面就来为大家一一讲解。
1明确概念
中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。
中介效应
中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。
调节作用
调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。
2研究步骤
2.1中介效应
中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：
第1步：确认数据，确保正确分析。
中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据。X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。
资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用
第2步：中介作用检验
检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。
资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用
中介作用共分为3个模型。针对上图，需要说明如下：
模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析
模型2：自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析
模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析
模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。
在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：
资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用
第1步是数据标准化处理（对X,M,Y需要分别进行标准化处理，有时也使用中心化处理）（SPSSAU用户使用“生成变量”功能）
第2步和第3步是进行分层回归完成（分层1放入X，分层2放入M）
第4步单独进行模型3，即X对M的影响（使用回归分析或分层回归均可，分层回归只有分层1时事实上就是回归分析）
最后第5步进行中介作用检验。
检验图如下：
资料来源：SPSSAU帮助手册-中介作用
a代表X对M的回归系数；
b代表M对Y的回归系数；
c代表X对Y的回归系数（模型1中）；
c’代表X对Y的回归系数（模型3中）。
第3步：SPSAU进行分析
用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。具体分析步骤可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_中介作用
图片来源：SPSSAU官网网站
2.2调节效应
第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的研究方法。
调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。
资料来源：SPSSAU帮助手册-调节作用
第2步：调节作用检验
资料来源：SPSSAU帮助手册-调节作用
调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。针对上图，需要说明如下：
如果X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列（SPSSAU生成变量功能）
如果X或者Z是分类数据，并且使用分层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理）
对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理均可
Y并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以）
交互项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化
R平方变化显著的判断，是看△F 值是否呈现出显著性，如果显著则说明R平方变化显著
R平方变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调节作用作为最终结论；如果交互项显著，R平方变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。
第3步：SPSAU进行分析
用户判断好数据类型后，直接按照上图流程，在SPSSAU中进行数据处理及分析即可。具体分析流程可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_调节作用
图片来源：SPSSAU官方网站
相关学习资料：
为大家提供上述分析方法的相关学习资料，包括中介作用、调节作用以及分析过程所需的生成变量和分层回归：
SPSS在线_SPSSAU_生成变量
SPSS在线_SPSSAU_中介作用
SPSS在线_SPSSAU_调节作用
SPSS在线_SPSSAU_分层回归分析
第二次
在当前学术研究中，会经常遇到中介作用和调节作用，但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应？以及如何区分两者？
那么闲话少叙下面就来为大家一一讲解。
1明确概念
中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。
中介效应
中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y），此时创新氛围就成为了这一因果链当中的中介变量。
调节作用
调节作用是研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度 是否有着明显的不一样。
2研究步骤
2.1中介效应
中介作用的分析较为复杂，共分为以下三个步骤：
第1步：确认数据，确保正确分析。
中介作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法（分层回归）去实现；中介作用分析时，Y一定是定量数据。X也是定量数据，中介变量M也是定量数据。
第2步：中介作用检验
检验中介效应是否存在，其实就是检验X到M，M到Y的路径是否同时具有有显著性意义。
中介作用共分为3个模型。针对上图，需要说明如下：
模型1：自变量X和因变量（Y）的回归分析
模型2：自变量X，中介变量(M)和因变量（Y）的回归分析
模型3：自变量X和中介变量（M）的回归分析
模型1和模型2的区别在于，模型2在模型1的基础上加入了中介变量(M)，因而模型1到模型2这两个模型应该使用分层回归分析（第一层放入X，第二层放入M）。
在理解了中介分析的原理之后，接着按照中介作用分析的步骤进行，如下图：
第1步是数据标准化处理（对X,M,Y需要分别进行标准化处理，有时也使用中心化处理）（SPSSAU用户使用“生成变量”功能）
第2步和第3步是进行分层回归完成（分层1放入X，分层2放入M）
第4步单独进行模型3，即X对M的影响（使用回归分析或分层回归均可，分层回归只有分层1时事实上就是回归分析）
最后第5步进行中介作用检验。
检验图如下：
a代表X对M的回归系数；
b代表M对Y的回归系数；
c代表X对Y的回归系数（模型1中）；
c’代表X对Y的回归系数（模型3中）。
第3步：SPSAU进行分析
用户可以直接按照上图流程在SPSSAU中进行分析，生成结果。具体分析步骤可参考链接页面：SPSS在线_SPSSAU_中介作用
2.2调节效应
第1步：识别X和M的数据类别，选择合适的研究方法。
调节作用在进行具体研究时需要对应使用研究方法去实现；调节作用分析时，Y一定是定量数据。通常情况下X均为定量数据（比如开车速度），调节变量Z可以为分类数据（比如是否喝酒），也可以是定量数据（比如喝酒多少）。
第2步：调节作用检验
调节作用通常是使用分层回归进行研究，如果X和Z均为分类数据，则使用多因素方差分析（通常是双因素方差分析）进行研究。针对上图，需要说明如下：
如果X或者Z也或者Y由多项表示，通常需要先计算对应项的平均值生成得到新列（SPSSAU生成变量功能）
如果X或者Z是分类数据，并且使用分层回归，则需要对X进行虚拟变量处理（哑变量处理）
对X或者Z进行标准化处理，也可以进行中心化处理均可
Y并不需要进行标准化或者中心化处理（处理也可以）
交互项是指两项相乘的意思，记住交互项不能再次进行标准化或中心化
R平方变化显著的判断，是看△F 值是否呈现出显著性，如果显著则说明R平方变化显著
R平方变化显著，正常情况下交互项也会出现显著。如果说R平方变化显著，但交互项并不显著，建议以没有调节作用作为最终结论；如果交互项显著，R平方变化显著，建议以有调节作用作为最终结论。
第3步：SPSAU进行分析
用户判断好数据类型后，直接按照上图流程，在SPSSAU中进行数据处理及分析即可。C. 求大神SPSS帮忙看一下，这个分层回归分析后的结果是什么状况啊！
分层回归通常用于中介作用或者调节作用研究中。
分析时通常第一层放入基本个人信息题项或控制变量; 第二层放入核心研究项。使用SPSSAU在线spss分析结果显示如下：
R²：模型的解释力度
F 值：用于判断模型是否有意义，如果对应P值小于0.05说明模型有意义
△R²：模型变化时，R²值的变化情况
△F 值：模型变化时，F值的变化(该值不是直接F值相减)，如果对应P值小于0.05则说明模型变化有意义，具体可通过△R²查看模型解释力度变化情况，以及查看新增加的自变量的显著性情况。具体分析可结果智能文字分析，进行解读。
D. stata如何去中心化后写交互
调节效应。
你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter(进入)。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心H D乘H，分两次做就不会有了。E. 岭回归分析（SPSS+SAS）
岭回归分析是在构建多重线性回归模型时，对基于“最小二乘原理”推导出的估计回归系数的计算公式进行校正，以使回归系数更稳定。此方法尤其适用于自变量之间存在较强的多重共线性问题，能有效解决某些自变量回归系数正负号与实际问题专业背景不符的难题。
岭回归分析实施的一般步骤包括自变量的中心化和标准化处理，目的是使不同自变量处于相同数量级上，便于比较。
在确定k值时，常用岭迹图和方差膨胀因子法进行选择。岭迹图有助于直观判断k值，原则是使各回归系数的岭估计稳定，图中岭迹曲线趋于平行于X轴。方差膨胀因子cjj度量多重共线性的严重程度，当cjj大于10时，模型存在严重多重共线性。
变量筛选与k值重新确定基于岭迹图进行，原则包括去除岭回归系数稳定且绝对值较小的自变量、去除不稳定但随k值增加迅速趋零的自变量，以及去除具有不稳定岭回归系数的自变量。选择与去掉变量需结合复共线性关系与岭回归分析效果来决定。
进行岭估计后，依据估计参数写出回归方程，并结合专业知识判断自变量系数及正负号是否符合实际情况，最终根据回归系数大小评估各自变量对因变量影响的大小，使用所求得的回归方程进行预测。
案例分析涉及11名儿童的智力测试数据，以IQ为因变量拟合多重线性回归模型，变量包括常识、算数、理解、拼图、积木与译码。结果表明，纳入模型的变量无统计学意义，且存在多重共线性。通过岭回归分析，解决模型稳定性问题。
在SPSS中进行岭回归分析，可通过编写程序文件ridge regression.sps进行调用，运行结果提供岭迹图与不同k值情况下的回归系数。在SAS中，先读取数据，然后进行回归分析、数据标准化与岭回归，输出结果包括岭迹图、回归系数与VIF值。
总体而言，岭回归分析通过校正最小二乘估计，为解决多重线性回归模型在自变量存在多重共线性时的不稳定问题提供了一种有效方法，适用于多种统计分析软件的实现。F. process闇瑕佸皢鏁版嵁鍘绘爣鍑嗗寲鍚
闇瑕併傛爣鍑嗗寲銆傚傛灉X鎴栬匷涓哄畾閲忔暟鎹锛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﹁呭苟绮楄儭Z涓哄畾绫绘暟鎹锛孲tep2锛氬湪SPSS涓鍑抽晣鎵撳紑PROCESS銆
G. spss去中心化和中心化是一样的吗
对的, 各种翻译会有偏差而已
