文章目录
我们今天用到了spss中的分层回归,这种方法其实和回归没有太大差异,只是在回归的时候,分两个步骤进行,然后对两步中的R方值的改变大小进行显著性检验,如果达到了预先设置的显著性水平,就可以证明调节作用。我们来看看具体的步骤:
明确变量类型:我们今天使用的自变量、调节变量、因变量都是连续性变量,或者说是等距变量。
我们在菜单栏上执行:分析——回归——线性回归,如图所示
![SPSS实例:[11]如何检验调节作用](/2015/02/17/SPSS%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%5B11%5D%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%A3%80%E9%AA%8C%E8%B0%83%E8%8A%82%E4%BD%9C%E7%94%A8/b6045da98226cffc7dc6f7a0bb014a90f703eaf1.jpg)
- 接着,我们要输入变量,放入因变量,然后放入自变量和调节变量,自变量和调节变量都在independent框中,图中没有列出调节变量,你别跟着犯错。点击next按钮,进入第二层
![SPSS实例:[11]如何检验调节作用](/2015/02/17/SPSS%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%5B11%5D%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%A3%80%E9%AA%8C%E8%B0%83%E8%8A%82%E4%BD%9C%E7%94%A8/5f9e93b1cb1349540abca076544e9258d0094ac6.jpg)
- 在第二层中,independent框中不仅仅有自变量和调节变量,还有自变量和调节变量的交互项,假如你不知道这个交互项是从哪里来的,你可以在百度经验中搜索【回归模型中如何增加交互项】。这里就不再详述了。
![SPSS实例:[11]如何检验调节作用](/2015/02/17/SPSS%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%5B11%5D%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%A3%80%E9%AA%8C%E8%B0%83%E8%8A%82%E4%BD%9C%E7%94%A8/43e6c733c895d143e009af3171f082025aaf0761.jpg)
- 我们点击statistics按钮,进行设置
![SPSS实例:[11]如何检验调节作用](/2015/02/17/SPSS%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%5B11%5D%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%A3%80%E9%AA%8C%E8%B0%83%E8%8A%82%E4%BD%9C%E7%94%A8/0e655ca7d933c8959c80d069d31373f0830200e2.jpg)
- 在这里需要重点勾选R方改变值或者其他你感兴趣的指标,如图所示,然后点击继续
![SPSS实例:[11]如何检验调节作用](/2015/02/17/SPSS%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%5B11%5D%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%A3%80%E9%AA%8C%E8%B0%83%E8%8A%82%E4%BD%9C%E7%94%A8/b110e6198618367aaa6537cf2c738bd4b21ce5f1.jpg)
- 我们先看R方的改变值是否达到了显著水平,如果达到了显著水平,然后找到模型的系数检验结果,因为保密原因,我把变量的名称都隐去了,你可以看到红色方框中就是交互项的系数检验,B值达到显著水平,说明调节作用得到了证明。
![SPSS实例:[11]如何检验调节作用](/2015/02/17/SPSS%E5%AE%9E%E4%BE%8B%EF%BC%9A%5B11%5D%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%A3%80%E9%AA%8C%E8%B0%83%E8%8A%82%E4%BD%9C%E7%94%A8/fab3ac119313b07ef982761b0ed7912397dd8ca2.jpg)
- 为了进一步看到调节变量是如何起到调节作用的,也就是具体的调节方向,我们需要进一步来进行探究,因为篇幅太长,我们在下一篇文章中讲【检验调节变量的调节方向】
转载请注明来自DataScience.
邮箱: 675495787@qq.com