交互项变量去中心化处理

1. 部分变量中心化会对结果有何影响

1、因变量不需要做中心化转换；
2、第一步是自变量进入回归方程；第二步是自变量和调节变量一起进入；第三步是自变量、调节变量、交互项一起进入；
3、将调节变量分成高低组,做自变量与因变量的回归分析,再比较高低组自变量对因变量的影响系数大小,进行斜率检验.

2. 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。

3. 变量和虚拟变量有交互项，该如何处理

通过那个 block 功能来做，你先把主要研究的自变量B 移到自变量对话框，然后点击一下 block的 next 就切换到下一层，然后再把A变量移入自变量对话框中，这样就是控制A的情况下，单独研究B对C的影响关系

4. 层次回归中交互项如何算的

将自变量和调节变量中心化之后用中心化的值相乘 得到一个新的变量（即交互项的乘积） 然后再放入回归；
中心化有几种方法，这里介绍最常用的两种，一种是减去平均值，一种是z分数。
减去平均值：先进行一个description统计，得到描述性统计结果，有平均数和标准差。然后使用compute命令，新建一个变量=原变量-平均数。
z分数，和上面的结果差不多，只不过在新变量的基础之上除以标准差，得到一个分数。

5. 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）

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. 中心化数据的交互项也是中心化的吗

以Y＝a0+a1*X+a2*Z+a3*XZ——（模型1）为例，一般在做交互项的时候，进入模型的数据都是经过去中心化的，即X、Z、XZ都是经过去中心化的。

现在问题来了，对于模型Y＝a0+a1*X+a2*Z＋a4*M+a5*N——（模型2），首先使用“正常”的数据进行回归，
现在我们想要考察X和Z的交互作用，模型成为Y＝a0+a1*X'+a2*Z'+a3*X'Z'＋a4*M+a5*N——（模型3）,
此时按照一般做法，x'、Z'是去中心化之后的数据，