中介变量去中心化

『壹』 自变量是类别变量，中介变量和因变量都是连续变量。如何进行中介效应分析，具体采用什么方法和软件

调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要

『贰』 怎么进行去中心化处理

根据侯杰泰的话：所谓中心化， 是指变量减去它的均值（即数学期望值）。对于样本数据，将一个变量的每个观测值减去该变量的样本平均值，变换后的变量就是中心化的。
对于你的问题，应是每个测量值减去均值。

『叁』 “去中心化”带来新机会迅雷链克展示更多可能

随着人类社会的飞速发展，不少人发现去中心化是一种趋势，也代表着一种新的生产关系。这是一种适合我们现在人类社会经济高度发达、高度市场化，人人平等、互信，在这种原则之上的商务，或者业务逻辑的一种新的生产关系。自从有了去中心化的信任机制-区块链，很多中介也将面临升级和革新，像“华尔街”这种本质是金融中介的传统媒介或许很快会发展处新的模式。

去中心化带来的改变远不止一个金融行业。在中国优秀的互联网公司“迅雷”的共识中，科技是从中心化往去中心化的方向在发展，他们引以为傲的自家首创P2SP下载技术就是一种去中心化的技术，而那时候，区块链还未被广泛认可。迅雷认为，去中心化的技术，有很多的优点。它的解决方案是轻量的、低成本的;它是尊重隐私的，没有一个中间的数据库知道所有的事情;它符合社会的发展形态;它是一种环保共享的措施。迅雷在2014年就下决心去做去中心化的云计算，也就是知名的共享计算，就是把计算需求分布到千家万户去，把用户的闲置资源用起来。

这样的尝试得到了非常好的市场反应，因为共享计算比云计算的边际成本更低，能够更有效的解决社会计算资源紧张与计算成本居高的社会矛盾，降低企业的运营成本，包括小米、爱奇异、熊猫直播都成为了迅雷共享计算的客户。实际上，当前社会的计算需求是在爆发式地增长，无论是人工智能、大数据、4K、VR，网络的需求越来越高，计算的速度越来越高，速度的需求越来越高，想要解决所有的需求，那么就要求准备充足的计算资源。玩客奖励计划就是为解决这一刚需诞生的。

玩客奖励计划的意义在于在共享计算生态系统中，迅雷加入了区块链技术，对那些通过玩客云智能硬件分享带宽、存储和计算能力等闲置资源的用户发放基于区块链技术打造的数字资产链克(原玩客币)，而这一计划是用户免费参加的，用户也是自愿贡献闲置的计算资源给社会的。用户主动贡献闲置资源，迅雷支付链克奖励用户，迅雷再将资源转化打包出售给企业，一条基于共享计算的供应链就构建完成了。在这个过程中，去中心化的区块链技术发挥了重要的作用。

当然，完全的去中心化缺乏监管，存在一定被利用的风险，所以链克选择的区块链是“联盟链”，并不是跟比特币、以太坊一样完全去中心化的公有链。所以，迅雷仍然具有监管的权利。为减少和避免记账节点作恶事件的发生，以及保证用户的交易尽快进入区块，迅雷在选择记账节点时比较谨慎，初期会选择迅雷自己网络连通性好、稳定性强的服务器、以及合作伙伴网络连通性好、稳定性强的服务器作为记账节点，当下一代玩客云硬件性能和安全性进一步提高后，会选择分布在用户家庭中比较稳定的玩客云节点作为记账节点并不断变更。与此同时，迅雷联合政府积极打击投机行为，公布了坚决不ICO，打击第三方交易，采取实名制、不限量预售活动等手段坚决抑制炒作风险，从而保证了玩客云和链克生态的稳定和持续性。

诸如链克这样的区块链应用出现，让我们看到，去中心化的技术可以让行业不再变得那么极端，各种各样的机会都会因为新的机制引入而迸发出来，这不论是对行业还是整个社会都是具有积极意义的。

『肆』 什么叫中介变量

托尔曼认为，行为的最初原因主要有物理的和生理的两类，分别称之为环境变量和个别差异变量。其中环境变量包括：

M——补给时间表

G——目标对象的适度性

S——刺激物的类型及其所提供的方式

R——所要求的运动反应类型

P——先行的或后继的迷津单元模式

个体差异变量包括：

H——遗传特征

A——年龄

T——先前所受的训练

E——特殊的激素、药物和维生素所维持的生理状态

托尔曼认为它们（亦称实验变量或自变量）与行为变量（亦称因变量）之间的关系决不如行为主义者所说的S—R那么简单，二者之间还存在着一系列不能被直接观察到的、但可以根据引起行为的先行条件及最终的行为结果本身推断出来的中介因素，即中介变量，它们是行为的实际决定因子。我们据此能理解为什么这样的刺激能引起这样的反应。

『伍』 如何用SPSS做中介效应与调节效应

调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小。如果c 显著，说明M 的调节效应显著。 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 。2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ，若R2 2 显著高于R1 2 ，则调节效应显著。或者, 作XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度。前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型。 3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量。 Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量。 4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。步骤为：第一步检验系统c，如果c 不显著，Y 与X 相关不显著，停止中介 效应分析，如果显著进行第二步；第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel 检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b 分别是 a, b 的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 ^a, ^b 的标准误。 5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6. 中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计，包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y，M 第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化，即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量，以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析，还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归。检验主要看F 是否显著

『陆』 什么是“去中心化经济体”

在一个分布有众多节点的系统中，每个节点都具有高度自治的特征。节点之间彼此可以自由连接，任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构被称为去中心化。去中心化经济体中，用户通过P2P的方式进行交易，去中介化极大降低成本，方便快捷。

『柒』 海尔张瑞敏说的去中介化是什么意思

海尔现在打造的是无边界的平台模式。去中心化、无边界化是海尔战略的持续升级的表现。自2005年起，海尔创新组织结构，引入“自主经营体”形式，打破组织边界走平台化转型之路。在组织的垂直结构上去中心化，取消科层制，各部门和各流程间建立起自驱动和共分享的平台机制。这一改进意义就在于通过无界的思维方式，对接两个以上供需方，创造出潜在的巨大价值。

非常值得学习的管理思想和模式

『捌』 数据，交互变量一定要去中心化吗

不一定，中心化处理只不过是为了方便解释而已，并不影响各项回归系数。（南心网 调节效应中心化处理）

『玖』 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。