调节效应只有交互项显著可以吗？

一、调节效应只有交互项显著可以吗？

可以判断；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”。

二、论文中有两个中介变量一个调节变量该怎么设置模型？

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(moderatingeffect)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。

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χ2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χ2值和相应的自由度。

前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。

如果χ2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+em=ax+e2y=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ym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msd和内部一致性信度a（用分析里的scale里的realibilityanalsys）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indpendent2、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

三、交互效应分析

所谓交互作用，就是变量A对于结果的影响在变量B出现变化时也会出现变化。也就是说，可能在变量B较小时变量A与结果成正相关，而变量B较大时变量A与结果成负相关，这样画出来的图自然会是交叉的。这就叫交互作用。

四、交互效应数据解释？

所谓交互作用，就是量A对于结果的影响在变量B出现变化时也会出现变化。也就是说，可能在变量B较小时变量A与结果成正相关，而变量B较大时变量A与结果成负相关，这样画出来的图自然会是交叉的。这就叫交互作用。 举一个实例：对于道德品质好的人而言，智商越高往往对社会贡献也越大；但对于道德品质低劣的人而言，智商越高往往对社会破坏越大。

于是这个人的智商高低对于他对社会做的贡献的大小（对社会的破坏算作负值）的影响就与道德品质的好坏发生交互作用。

五、两个变量有交互作用表明什么？

变量间交互作用（interaction between variables）是指一个变量的结果受其他多个变量的影响。社会心理学的实验中经常包括几个独立的变量。一些现象不是受一个变量单独作用时出现，而是在几个变量同时作用时才会出现。

这使得一个变量的作用不同于另一变量参与作用而产生的效果，两者具有差异水平。

实验者往往不可能孤立地去考察每一变量的效果，而只能考察多个变量交互作用的效果。

六、交互变量是控制变量吗？

控制变量——在实验中，不仅仅只有自变量才是和因变量有关的，于自变量之外往往存在额外相关变量，此类变量简称额外变量，因其必须被想办法控制，在实验中保持恒定不变，又称其为控制变量。

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

七、调节效应是几维？

调节效应是交互效应的一-种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系;调节变量- -般不受 自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量;调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量，例如认知归因方式既可以作为挫折性应激(X)和应对方式(Y)的调节变量也可以作为中介变量。常见的调节变量有性别、年龄、收入水平、文化程度、社会地位等。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下:

y=a+bx+cm+e 1)

y=a+bx+cm+c'mx+e 2)

在上述方程中，m为调节变量, mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义.上的临界比率05水平)。

八、交互效应不显著怎么办？

首先,交互项不显著表示调节效应不存在;可能存在的改进措施:

1.

如果是社科调查数据,可尝试进行极端样本剔除后再run;

2.

如果变量已有类似研究成果,或者说你的研究设计是基于扎实的他人研究成果上的,检查研究方法上可能存在问题,进行相应的改进后重新收集数据;

3.

如果是初涉研究者,提出研究假设一定要基于现有的研究成果,在巨人的肩膀上进行发挥,