调节变量要和因变量相关才能检验调节效应吗
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发布时间：2022-04-29 17:50
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时间：2023-10-26 02:31
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：百度百科-调节变量
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时间：2023-10-26 02:31
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。
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时间：2023-10-26 02:32
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。
温馨提示：以上内容仅供参考。
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时间：2023-10-26 02:33
1。分组回归。以调节变量的两个取值分别做y对x的回归分析，可以得到两个回归方程，比较两个回归方程的回归系数是否相等。若相等，认为m不具有调节效应；不相等，说明m有调节效应。具体检验方法可参考本人另一篇知乎文章。
2。虚拟变量回归（或+层次回归）。将调节变量作为虚拟变量，也就是说调节变量取值recode为0和1。为减轻共线性，将自变量和调节变量中心化后相乘构建乘积项。为使得符号简洁，设xm就是中心化后的乘积项，x、m都已中心化。第一种方法：做回归分析，回归方程为y=b0+b1x+b2m+b3xm，检验b3是否显著。若显著则m有调节效应，不显著则认为m不具有调节效应。第二种方法：做层次回归。将x和m作为第一层变量，将xm作为第二层变量，可以得到两个回归方程，y=b0+b1x+b2m和y=b0+b1x+b2m+b3xm，看后一个回归方程和R方是否显著高于第一个方程的R方，也就是说R方改变量是否显著（spss里面会输出）。显著则m具有调节效应，不显著则没有。很明显第一种方法简单。
3。采用Hayes的PROCESS的程序做。直接选择model1，将相关变量放到相应的变量框里即可。这个不再赘述。
4。采用Amos、Mplus等软件做多组比较。
首先在Amos里建立一般的模型图，然后建立男生和女生两个组后导入数据，接下来设置不*路径系数相等模型和*路径系数相等模型（需要点击多组分析）。在*路径系数相等模型里面要设置b1_1=b1_2，意味着男生组的回归系数设置为和女生组的回归系数相等，不*路径系数相等模型里面不需要设置，留空即可。然后就可以运行模型（设置为标准化估计值比较好）查看结果。
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时间：2023-10-26 02:31
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：百度百科-调节变量
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时间：2023-10-26 02:31
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。
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时间：2023-10-26 02:32
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。
温馨提示：以上内容仅供参考。
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时间：2023-10-26 02:33
1。分组回归。以调节变量的两个取值分别做y对x的回归分析，可以得到两个回归方程，比较两个回归方程的回归系数是否相等。若相等，认为m不具有调节效应；不相等，说明m有调节效应。具体检验方法可参考本人另一篇知乎文章。
2。虚拟变量回归（或+层次回归）。将调节变量作为虚拟变量，也就是说调节变量取值recode为0和1。为减轻共线性，将自变量和调节变量中心化后相乘构建乘积项。为使得符号简洁，设xm就是中心化后的乘积项，x、m都已中心化。第一种方法：做回归分析，回归方程为y=b0+b1x+b2m+b3xm，检验b3是否显著。若显著则m有调节效应，不显著则认为m不具有调节效应。第二种方法：做层次回归。将x和m作为第一层变量，将xm作为第二层变量，可以得到两个回归方程，y=b0+b1x+b2m和y=b0+b1x+b2m+b3xm，看后一个回归方程和R方是否显著高于第一个方程的R方，也就是说R方改变量是否显著（spss里面会输出）。显著则m具有调节效应，不显著则没有。很明显第一种方法简单。
3。采用Hayes的PROCESS的程序做。直接选择model1，将相关变量放到相应的变量框里即可。这个不再赘述。
4。采用Amos、Mplus等软件做多组比较。
首先在Amos里建立一般的模型图，然后建立男生和女生两个组后导入数据，接下来设置不*路径系数相等模型和*路径系数相等模型（需要点击多组分析）。在*路径系数相等模型里面要设置b1_1=b1_2，意味着男生组的回归系数设置为和女生组的回归系数相等，不*路径系数相等模型里面不需要设置，留空即可。然后就可以运行模型（设置为标准化估计值比较好）查看结果。
