spss中调节效应的去中心化

㈠ 如何做SPSS的调节效应

做SPSS的调节效应方法：

1. 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。

   

   ㈡ spss 中心化的意义

   中心化的目的统一单位也就是统一量纲，因为不同变量之间单位不一样，会造成各种统计量的偏误。
   

   首先计算变量的平均值

   

   这样，对变量进行中心化的工作就完成了。

   ㈢ spss做调节时的中心化处理，“变量-平均数” 这一步骤中的变量是选择已经处理过缺失值的原始数据吗

   是的没错

   ㈣ SPSS进行中介效应分析用标准化和中心化的区别

   1、中介效应分析不需要数据中心化和标准化；
   2、强行中心化或中心化，只有非标准化系数不一样，标准化系是一样的。
   
   （南心 提供）

   ㈤ 如何做SPSS的调节效应

   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R12。2、做Y对X、M和XM的回归得R22，若R22显著高于R12，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。

   ㈥ 如何在SPSS中对变量进行中心化

   每个数字减去均数

   ㈦ spss中做调节效应，非连续变量怎么中心

   可以做不同年龄的工作的满意程度的差异
   可以做不同受教育程度的工作的满意程度的差异
   如果你要做多元的分析，可以把年龄拆开，某一人年龄段，不同受教育程度的工作的满意程度的差异，减小α(要看你的比较有多少对数据)，各年龄段的差异是否相同

   ㈧ 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。

   ㈨ 如何用SPSS做中介效应与调节效应

   中介与调节效应可以采用
   spss里面的分层回归来实现，就是也在多元线性回归分析哪个对话框里面，有个
   block哪个对话框，你可以一层层把自变量和调节变量
   分别移到哪个对话框里面，回归结果就会出现调节效应的变化