自变量去中心化

① 做层次回归时需要中心化或标准化自变量，那么乘积项是怎么处理的呢是把标准化的自变量Z分数作为乘积呢还

是将两个自变量标准化后的值，即Z分数，做乘积。

② 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）

③ 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。

④ spss中的sig.F值偏大，如何修改数据

这个比较麻烦的
要懂理论才行

⑤ 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

⑥ 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。

⑦ 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。