调节效应图绘制
本帖最后由 有福有德 于 2013-9-26 11:01 编辑[align=left] 在理论模型上，调节效应与交互效应是没有任何区别的，都是引入变量的乘积项，它们的唯一区别是理论假设上谁主谁次，而调节效应图的绘制同样也与这点密切相关。[/align]
[align=left] 现在不管用户使用的是潜变量的调节效应，还是显变量的调节效应，其最终都可以借助化潜为显的思想，绘制调节效应图，以视直观。[/align]
[align=left]文件信息data：建立模型：因变量=交互项1+交互项2+交互项1*交互项2[/align]
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2013-9-26 10:54:56 上传
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[align=left]注：v3的标签是交互项1，系二分类，v2的标签是交互项2，系四分类；v4的标签是因变量，系连续变量。[/align]
[align=left]SPSS的操作：[/align]
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2013-9-26 10:54:57 上传
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[align=left]操作：一般线性模型→单变量，分别将自变量与因变量放入相应的位置，点击绘制，在将相应的变量放入相应的位置。[/align]
[align=left]SPSS输出：检验结果不显著，配合输出图形综合视之[/align]
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2013-9-26 10:54:58 上传
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2013-9-26 10:54:53 上传
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[align=left][b]SAS[/b][b]的操作：[/b][/align]
[align=left]ods graphics on[b]; [/b][/align]
[align=left][b]proc [/b][b]glm [/b]data[b]=data plot=meanplot(cl); [/b][/align]
[align=left]class[b] v3 v2 ;[/b][/align]
[align=left]model[b] v4=v3 v2 v3*v2/[/b]ss3[b];[/b][/align]
[align=left][b]run[/b][b];[/b][b]quit[/b][b];[/b][/align]
[align=left]ods graphics off[b];[/b][/align]
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2013-9-26 10:57:22 上传
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2013-9-26 10:54:55 上传
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[align=left] SAS与SPSS的结果一致。[/align]
[align=left] 这个图可以很直观的观察到两个离散变量间的交互状况，几乎没有交互（其斜率基本相同），主要是交叉的地方很微弱。另外，如果是连续变量的话，往往也会将连续变量离散化后（像上图一样），在绘制这个图，以便更直观的显示交互关系或调节关系。[/align]
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