自变量和调节变量去中心化

1. spss中，变量去中心化是变量减去该变量的均值，那么zscore又是什么呢

中心化是减去均值，Z分数是再除以标准差，二者都是中心化的方法。

2. 自变量为哑变量（0或1），在算调节效应的时候需要对其进行中心化吗

1.如果 X 是一个真的 0与1变量，比如性别，那就把它当成是连续的处理。4 M# @+ S# n8 ]4 e 2. 如果 X 是一个人工的 0与1变量，比如高于平均 vs. 低于平均，那就有问题了。因为人工的二分可以用任何的人为标准。不同的分法会严重影响结果的。

3. 跪求自变量和调节变量的区别

调节变量是调节一组关系的变量，例如：气温影响穿衣服的数量，但是如果一个人体质很好，即使气温较低，也可能穿较少的衣服，这个时候，体质就是气温和穿衣服数量关系间的调节变量。而气温则是自变量。
从上面这个例子中可以看出，自变量和调节变量没有本质的区别，设想，体质与穿衣服数量也可以成为一组关系，这时这一关系将受到气温的调节。这个时候，体质就是自变量，而气温就成了调节变量。
事实上，自变量是你研究的重点，而调节变量是你研究关系中需要考虑的关键理论情况。
不知道这样你是否听得懂？

4. 调节变量能与自变量中介变量相关吗

如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量.理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大.有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量.对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的。