去中心化后调节变量不显著了
⑴ 调节变量要和因变量相关才能检验调节效应吗
不是的，调节变量其实可以跟自变量或者因变量都不相关。
调节效应的主要前提是自变量和因变量应该有相关，因为调节的目的就是看自变量对因变量的作用在不同条件下有哪些变化。如果自变量和因变量本来就无关，也就是说在任何条件下都无关，那也没必要谈条件了。
在用软件做调节效应分析：
X是自变量，M是调节变量，Y是因变量（1）单独分析X与Y显著（2）单独分析M和Y也显著（3）单独分析X和M显著（4）最后将X*M，X和Y同时带入方程，结果显示交互项X*M显著，但是X和M分别对Y不显著了。
Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的（如性别、种族、学校类型等），也可以是定量的（如年龄、受教育年限、刺激次数等），它影响因变量和自变量之间关系的方向（正或负）和强弱。
以上内容参考：网络-调节变量
⑵ 请教，调节效应不显著，好像是调节变量起到了自
？？具体什么问题呢？
⑶ 收集的数据,分析后调节变量不显著,数据要怎么做修改
摘要 你好，亲，1.
⑷ 调节变量去中心化后不显著怎么办
安装CENTER。控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。
因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。
⑸ 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。
⑹ 研究调节效应其他变量用不用放进来
研究调节效应其他变量用放进来，可以判断具有调节效应。
交互项显著说明有调节效应，调节变量不显著说明这个调节变量在控制了自变量和调节项之后单独的作用不显著，简单说就是“调节效应存在”。
可以这样理解：调节效应存在，但是调节变量对因变量的影响不显著，所以才会出现交互项显著，但是调节变量不显著结果。这个模型找到文献支持可以成立的。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。
在用软件做调节效应分析：
X是自变量，M是调节变量，Y是因变量（1）单独分析X与Y显著（2）单独分析M和Y也显著（3）单独分析X和M显著（4）最后将X*M，X和Y同时带入方程，结果显示交互项X*M显著，但是X和M分别对Y不显著了。
Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的（如性别、种族、学校类型等），也可以是定量的（如年龄、受教育年限、刺激次数等），它影响因变量和自变量之间关系的方向（正或负）和强弱。
以上内容参考：网络-调节变量
⑺ 做调节效应分析一定要把自变量和调节变量做去中心化处理吗
不一定，中心化处理只不过是为了能够方便解释而已，并不会影响各项回归系数。
数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者是数值相差较大所引起的误差。数据中心化指的就是变量减去它的均值。数据标准化指的就是数值减去均值，再除以标准差。通过中心化和标准化处理，能够得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。在一些实际问题当中，我们得到的样本数据都是多个维度的，也就是一个样本是用多个特征来表征的。很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，而通过标准化的处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。这样，在学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。简而言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度(单位)不一致的时候，需要标准化步骤对数据进行预处理。数据预处理，一般有数据归一化、标准化以及去中心化。归一化：是将数据映射到[01]或[-11]区间范围内，不同特征的量纲不同，值范围大小不同，存在奇异值，对训练有影响。标准化：是将数据映射到满足标准正态分布的范围内，使数据满足均值是0标准差是1。标准化同样可以消除不同特征的量纲。去中心化：就是使数据满足均值为0，但是对标准差没有要求。如果对数据的范围没有限定要求，则选择标准化进行数据预处理；如果要求数据在某个范围内取值，则采用归一化；如果数据不存在极端的极大极小值时，采用归一化；如果数据存在较多的异常值和噪音，采用标准化。
⑻ 我的因变量是多分类变量，自变量是连续变量，调节变量是连续变量，如何用spss做调节效应分析
1.如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以。
2.如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。
3.这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0。
4.然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了。
⑼ 用SPSS做调节效应分析。交互项显著，但是调节变量不显著。这样可否判断是否具有调节效应
可以判断具有调节效应。
交互项显著说明有调节效应，调节变量不显著说明这个调节变量在控制了自变量和调节项之后单独的作用不显著，简单说就是“调节效应存在”。
可以这样理解：调节效应存在，但是调节变量对因变量的影响不显著，所以才会出现交互项显著，但是调节变量不显著结果。这个模型找到文献支持可以成立的。
(9)去中心化后调节变量不显著了扩展阅读
用SPSS做调节效应分析主要看交互项，交互项显著即有调节效应，反之则没有。调节效应应该检验交互因子的系数，这个系数显著，就可以说明调节效应了。
调节作用研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰；比如开车速度（X）会对车祸可能性（Y）产生影响，这种影响关系受到是否喝酒（Z）的干扰，即喝酒时的影响幅度，与不喝酒时的影响幅度
是否有着明显的不一样。
例如，R变化值仅为0.001非常非常低，而且△F值没有呈现出显著性，说明F值变化不显著，也即说明分层2在分层1的基础上加入交互项，并没有对Y起着更多的作用，而且具体看交互项的回归系数值为0.020，没有呈现出显著性，也即说明交互项没有呈现出显著性，进一步说明没有调节作用产生。
⑽ 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。