调节变量没有调节作用
有。调节变量是有调节作用的，如果调节作用不显著是由于样本分布异质性造成的。重新选取合格的样品即可。
水元素sl2023-06-13 07:51:441
调节变量同时调节前后怎么解释
调节变量同时调节前后，可以理解为在控制其他变量不变的情况下，改变某一自变量的值，观察它对因变量的影响是否发生了变化。同时调节前后可以解释为，在随机化实验设计中，研究人员采用独立组设计，对实验组和对照组进行先后两次实验，保持其他变量不变，但在第二次实验中，已经知道了第一次实验的结果，可以更加针对性地调节自变量，以观察因变量的响应情况是否产生了变化。同时调节前后的实验设计可以有效消除某些噪音因素的影响，获得更加准确的实验结论。在生物医学领域中，同时调节前后的实验设计也常被用于探究某种治疗方案对不同人群的适应性，或验证某些疾病治疗方法的有效性。总之，同时调节变量和前后对照设计都可以帮助研究人员更加准确地观察研究对象的响应变化，并得到更加可靠的实验结果，提高实验的可信度和科学性。
Chen2023-06-13 07:51:431
调节变量和自变量怎样才叫相关
调节变量其实可以跟自变量或者因变量都不相关
wpBeta2023-06-13 07:51:424
外部环境的调节变量有哪些
第一，世界经济普遍下滑，对我国经济贸易环境产生重要影响。第二，中美关系对抗xing增强。第三，美国加紧推进“印太战略”，对华施加战略压力。
凡尘2023-06-13 07:51:402
调节变量几条路径
调节变量3条路径。根据相关调节模型公开资料查询显示分别是z、m以及x三条路径。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。
苏萦2023-06-13 07:51:381
为什么加入调节变量后 显著正负
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。
瑞瑞爱吃桃2023-06-13 07:51:371
调节变量是类别变量需要中心化吗
1、因变量不需要做中心化转换； 2、第一步是自变量进入回归方程；第二步是自变量和调节变量一起进入；第三步是自变量、调节变量、交互项一起进入；
左迁2023-06-13 07:51:361
调节变量能与自变量中介变量相关吗
如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量.理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大.有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量.对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的。
大鱼炖火锅2023-06-13 07:12:551
企业创新变量属于中介变量还是调节变量
中介变量。根据企业创新变量百科信息可知企业创新变量属于中介变量。企业是指企业所得税法及其实施条例规定的居民企业和非居民企业。居民企业，是指依法在中国境内成立，或者依照外国（地区）法律成立但实际管理机构在中国境内的企业。
无尘剑
2023-06-13 07:12:231
合作机制、组织学习机制可以作为调节变量吗
不可以无尘剑
2023-06-12 07:17:161
调节变量是连续变量，交互作用显著接下来该怎么处理
在排除了你数据质量的问题后，如果结论与常识矛盾 就说明自变量之间有共线性 另外 你现在这种分析 也不属于调节变量，而是都算在自变量里面了，如果是作为调节变量 应该是采用分层回归的方式
余辉2023-06-12 07:15:401
自变量与调节变量交互作用的spss回归结果与常识相反，求教！！！
它一点都不显著，说明这个变量存在的意义几乎没有撒，你看一哈VIF值，是不是有多重共线性哦?ppv课视频学习网站
tt白2023-06-12 07:15:382
调节变量中的交互项
（A）假设自变量X1和因变量Y存在正相关，则：（1）如果交互项（X1*X2）前的回归系数d是正数，则是增强型或正向调节；（2）如果交互项（X1*X2）前的回归系数d是负数，则是干扰型或负向调节；（B）假设自变量X1和因变量Y存在负相关，则：（1）如果交互项（X1*X2）前的回归系数d是正数，则是干扰型或负向调节；（2）如果交互项（X1*X2）前的回归系数d是负数，则是增强型或正向调节；
豆豆staR2023-06-12 07:15:171
调节变量是哑变量如何交互
在交互设计中，调节变量是哑的函数。调节变量是哑的，那么它就不可能交互。Chen2023-06-12 07:15:171
spss分析中调节变量和因变量没有显著相关性，是不是一定没有调节作用？
不代表没调节作用，还是要看回归结果Chen2023-06-12 06:54:381
自变量为分类变量，调节变量和结果变量均为连续型变量，如何用spss进行分析呢？
无需处理可以直接进行回归分析wpBeta2023-06-12 06:54:382
spss调节效应交互项不显著但是调节变量显著怎么改
您好，在SPSS中，在进行调节效应分析时，如果交互项不显著而调节变量显著，则可以考虑通过一些方法改变模型。以下是一些常用的方法：1.尝试加入其他解释变量：如果交互项不显著，但是调节变量显著，那么可以尝试加入其他解释变量，看看它们的影响如何。这可能会使模型的解释变得更复杂，但也可能会帮助识别出一些重要的因素。2.尝试更改交互项的标准：如果您已经尝试过不同的分析方法，但是交互项仍然不显著，那么您可以尝试更改交互项的标准。例如，您可以将交互项的标准从p < 0.05改为p < 0.10。这可能会导致您识别更多的变量，从而更准确地预测调节效应。3.改变操作变量或操作级别：如果交互项不显著，但是调节变量显著，那么您可能需要重新考虑使用哪些操作变量和操作级别。这可能会有所帮助，因为一些操作变量和操作级别会与调节变量产生相互作用，从而导致显著的调节效应。需要注意的是，在进行任何更改之前，您应该对模型结构和假设进行仔细思考，并使用合适的统计方法进行细致的分析。
人类地板流精华2023-06-12 06:54:361
毕业论文要做SPSS分析,有一个具体模型,要研究调节变量对因变量有显著性影响,应该用哪一种显著性检验？
首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了0.05，用统计专业的话来说，这意味着逗在0.05的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。
肖振2023-06-12 06:54:361
调节变量和进一步分析的区别
1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著，调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著，不显著更好。凡尘2023-06-12 06:54:341
如何用stata 来做面板数据的调节变量分析
调节效应一般不做面板数据的
苏州马小云2023-06-12 06:54:341
关于调节变量。写报告时用到 A对，B和C之间关系的影响，怎样用excel或spss分析？？ 在线等 谢谢
基本来说，是用到两个方程：第一个，检测B对C的主效应，C=a1+b1B；第二个，检测A对B、C关系的调节效应，C=a2+b2B+c2A+d2A*B 。在实际应用中，一般只需要第二个方程就够了。在spss中，做一个线性回归分析，因变量为C，自变量为A、B和A*B，然后看系数d2是否显著。如果显著，则有显著的调节效应；如不显著，则调节效应不明显。
kikcik2023-06-12 06:54:321
求助 如何用stata 来做面板数据的调节变量分析
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 #每次commit 日志缓存中的数据刷到磁盘中 innodb_log_buffer_size = 8M #事物日志缓存 innodb_log_file_size = 500M #事物日志大小
mlhxueli
2023-06-12 06:54:311
调节效应分析 为什么调节变量值取正负标准差
调节效应需要在各种水平下分析才有实际意义，因此一般分两个或三个水平进行分析。均值、均值下一个标准差，均值上一个标准差，然后看自变量对因变量的影响方向和强弱差异。（南心网 调节效应分析）
韦斯特兰2023-06-12 06:54:301
调节变量为三分类变量怎么解读结果
因变量Y和自变量X的关系随第三个变量M的变化而变化，则称M在X和Y之间起调节作用，此时称M为调节变量。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数,就是说,Y与X的关系受到第三个变量M的影响。
西柚不是西游2023-06-12 06:54:291
spss怎么做调节变量的回归分析
可以做多个模型，然后比较r2苏萦2023-06-12 06:54:291
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？
主要看交互项，交互项显著即有调节效应，反之则没有。网页版SPSSAU上也有这个功能，可以参考下：调节作用-SPSSAU
北境漫步2023-06-12 06:54:282
关于调节变量。写报告时用到 A对，B和C之间关系的影响，怎样用excel或spss分析？？ 在线等 谢谢
基本来说，是用到两个方程：第一个，检测B对C的主效应，C=a1+b1B；第二个，检测A对B、C关系的调节效应，C=a2+b2B+c2A+d2A*B 。在实际应用中，一般只需要第二个方程就够了。在spss中，做一个线性回归分析，因变量为C，自变量为A、B和A*B，然后看系数d2是否显著。如果显著，则有显著的调节效应；如不显著，则调节效应不明显。
CarieVinne 2023-06-12 06:54:271
spss分析调节变量时交互作用图
你的问题太多了，具体数据发给我看看
北营2023-06-12 06:45:421
一个变量既是自变量又是调节变量吗
理论上来说是可以的。自变量两个引起一个因变量变化，应该是对的，
小白2023-06-12 06:45:411
我的变量中有中介变量和调节变量，那我能直接把这些变量跟因变量在spss做多元回归吗？
中介变量的分析都是一个套路的，你看看中介变量的分析介绍
铁血嘟嘟2023-06-12 06:45:413
假设2中的自变量是假设3的调节变量可以吗
可以的。假设2中的自变量至少1个自变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量，所以假设3的调节变量是可以的。瑞瑞爱吃桃2023-06-12 06:45:401
用SPSS做回归时,调节变量及交互项的VIF是四百多,但这二者系数是显著,其他变量的vif基本小于3
应该是你的分析方法的问题如果有调节变量 应该是采用分层回归，就是调节变量做一层，然后主要自变量做一层 采用回归分析中的那个block 分层回归CarieVinne 2023-06-12 06:45:392
如何判断调节变量是颠覆性
颠覆型（reversing)：指的是随着调节变量Z的值的增加，X—Y的关系从正向转为负向，或者从负向转化为正向。扩展资料：调节变量的一个主要作用是为现有的理论划出限制条件和适用范围。研究调节变量时，我们正是通过研究一组关系在不同条件下的变化及其背后的原因，来丰富我们原有的理论的。这里的“不同条件”就是理论的适用范围和假设。所以，调节变量能够帮助我们发展已有的理论，使理论对变量间关系的解释更为精细。水元素sl2023-06-12 06:45:381
一个变量可以既是中介变量又是调节变量吗
显然不能。两者概念不能混为一谈，具体区别可参考《调节效应与中介效应的比较和应用_温忠麟》。豆豆staR2023-06-12 06:45:382
你好，请教您个问题，我想做含调节变量的结构方程模型，您有时间指导一下吗？
这个可以啊。北营2023-06-12 06:45:381
变量可以既是中介变量又是调节变量吗
调节变量是调节一组关系的变量，例如：气温影响穿衣服的数量，但是如果一个人体质很好，即使气温较低，也可能穿较少的衣服，这个时候，体质就是气温和穿衣服数量关系间的调节变量。而气温则是自变量。 从上面这个例子中可以看出，自变量和调节变量没有本质的区别，设想，体质与穿衣服数量也可以成为一组关系，这时这一关系将受到气温的调节。这个时候，体质就是自变量，而气温就成了调节变量。 事实上，自变量是你研究的重点，而调节变量是你研究关系中需要考虑的关键理论情况。
ardim2023-06-12 06:45:371
调节变量不显著怎么用文字解释
调节变量不显著用文字解释是样本容量不足和误差大。1、样本容量不足：在某些情况下，样本容量不足以检测到调节变量的影响，如果样本容量太小，那么结果会出现随机误差，导致调节变量的影响不显著。2、误差大：在某些情况下，误差会影响到结果的显著性，如果数据集中存在大量的随机误差，那么调节变量的影响会被掩盖，从而导致其不显著。
拌三丝2023-06-12 06:45:371
模型中有调节变量的同时有三个控制变量，要做交互吗
VAR模型有几个内生变量就要几个方程，方程中也可以含有外生变量，哪个是内生哪个是外生，看你的研究目的了，货币供应量M2，利率Shibor,汇率ExchangeRate,物价指数CPI，GDP这几个变量，你不能全都选，因为存在着完全共线性的可能，要舍弃掉其中的1-2个变量
康康map2023-06-12 06:45:351
调节变量的加入会影响卡方值吗
1. 加入之前，对调节自变量作对中化处理（即用变量值-均值），试试看如何？2.理清理论逻辑，加入的变量产生的是调节效应还是中介效应？如果你加入的变量Z只是影响X, Y之间的关系，那么就是调节效应。如果你加入的变量Z是X, Y 之间的桥梁，那么你做中介效应试试。水元素sl2023-06-12 06:45:351
用层次回归分析检验调节作用时，第三层中引入的“自变量×调节变量”是什么？
将自变量和调节变量中心化 之后用中心化的值相乘 得到一个新的变量 然后再放入回归拌三丝2023-06-12 06:45:341
SEM如何分析调节变量
sem如何分析调节变量，主要受质量度和出价影响。有以下几个方面因质量度的提升是长期经营的结果，这里不具体说明。这里对出价进行说明，出价受关键词的热度影响，关键词热度越高，出价人数越多，出价就会越高，排名才会越高。出价的变动可以直接调节出价，也可以调节出价比例，使出价提高。
九万里风9
2023-06-12 06:45:331
会不会出现两个变量互为调节变量？
如果是从数学上来讲的话，应该没有这样的情况出生的。一个变式主动俩，另一个便是从动量一般是这样的。铁血嘟嘟2023-06-12 06:45:321
50个样本可以做调节变量分析吗
我认为可以人类地板流精华2023-06-12 06:45:321
可不可以同时有三个调节变量，并且调节变量之
调节变量是调节一组关系的变量，例如：气温影响穿衣服的数量，但是如果一个人体质很好，即使气温较低，也可能穿较少的衣服，这个时候，体质就是气温和穿衣服数量关系间的调节变量。而气温则是自变量。从上面这个例子中可以看出，自变量和调节变量没有本质的区别，设想，体质与穿衣服数量也可以成为一组关系，这时这一关系将受到气温的调节。这个时候，体质就是自变量，而气温就成了调节变量。事实上，自变量是你研究的重点，而调节变量是你研究关系中需要考虑的关键理论情况。不知道这样你是否听得懂？九万里风9
2023-06-12 06:45:311
两个调节变量可以不一起调节吗
可以。两个调节变量要先固定一个变量不变然后观测变化趋势，故可以不一起调节，不会有影响，调节变量是指对目标与绩效之间关系的强度进行调节的因素，包括能力、目标承诺、反愧任务复杂性等方面。wpBeta2023-06-12 06:45:311
调节变量中的交互项
模型中自变量abc，调节变量de，因变量f，假设a影响f，b影响f，c影响f，调节变量d分别调节abc和f之间的关系，调节变量e分别调节abc和f之间的关系，现在使用交互项通过分层回归检验调节效应北境漫步2023-06-12 06:45:302
调节变量可以不参与回归吗
调节变量正常的是要进行回归分析的。回研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量y与影响他的自变量Xi之间的回归模型，来预测因变量y的发展趋势。其中，一元线性回归分析，只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。
hi投2023-06-12 06:45:301
分类变量可以做调节变量名
好的。步骤如下：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。大鱼炖火锅2023-06-12 06:45:291
Spss 中以下回归分析怎么看的，多了一个调节变量，求大神
很模糊。看结果显著性kikcik2023-06-12 06:45:283
会不会出现两个变量互为调节变量？
自变量是不同组的唯一不同的人为控制的因素。因变量是随着自变量发生改变的结果。无关变量是每个组都保持一致的因素
Jm-R2023-06-12 06:45:283
情景记忆调节变量是什么
指定性的(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)。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，就是说，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)。西柚不是西游2023-06-12 06:45:281
有中介的调节变量和有调节的中介变量可能出现在同一个复杂模型中吗
有中介的调节变量和有调节的中介变量是可能出现在同一个复杂模型中的。在某些复杂模型中，我们可能会同时考虑调节变量和中介变量的影响。例如，当我们想要了解肥胖（第一自变量）如何通过高血压（中介变量）来影响心血管健康（因变量），同时还需要考虑年龄（调节变量）的影响时，我们可以构建一个同时包含中介和调节效应的模型。在这种情况下，我们需要使用结构方程模型（Structural Equation Modeling）或路径分析（Path Analysis）等方法来建立模型，并进行统计分析。这可以帮助我们更准确地理解各个变量之间的关系，并进行更精确的预测。这种复杂模型就将中介和调节效应结合起来，有助于更全面深入地理解和研究这些变量之间的关系。调节变量和中介变量的复杂性1、变量之间的多重共线性：变量之间可能会存在共线性，即它们之间高度相关，这会导致模型的不稳定性和结果的不可靠性。2、调节效应的探究：调节变量可能对因变量和中介变量之间的关系产生影响，需要进行充分的探究，并确定如何将其纳入模型中。3、中介效应的探究：中介变量对因变量的影响可能是通过与自变量和调节变量之间的关系进行中介来实现的，需要对中介效应进行深入分析。4、模型的稳健性：在考虑多个自变量和中介变量的情况下，模型可能变得非常复杂，需要进行稳健性测试来确保模型的稳定性和有效性。这种复杂模型在研究中需要付出更多的努力和时间，设计出合适的研究方法和统计分析方案，以及准确解释结果。对调节变量和中介变量的影响进行深入探究和分析需要数据分析员和研究者有丰富的经验和技能，包括数据挖掘技术、统计学知识、结构方程模型、路径分析等。
meira2023-06-12 06:45:281
多加一个调节变量算创新吗
算创新。多加一个调节变量调节作用这就是创新点。多一个变量，整挺好，不行就换呗，只要能用的变量多，模型总会变成新的。这是创新点和贡献。苏萦2023-06-12 06:45:271
两个调节变量怎么做模型
两个调节变量做模型可以到网上查阅资料，然后买材料来可以。Chen2023-06-12 06:45:271
Spss 中以下回归分析怎么看的，多了一个调节变量，求大神
在SPSS当中，有个因子分析，可以通过因子分析最后得到各个因子在每一个项目上的得分，保存这个得分作为新的变量。然后用新变量再去做回归分析就可以了。人类地板流精华2023-06-12 06:45:261
有两个调节变量的研究如何收集数据
用控制变量法。先固定一个变量不变，另一个变量按照等差数列或者等比数列变化，然后观测因变量的变化趋势。mlhxueli
2023-06-12 06:45:251
引入两个个调节变量的回归分析SPSS怎么操作
可以做的我经常帮别人做这类的数据分析的余辉2023-06-12 06:45:252
有2个以上的调节变量应该怎么测调节效应
多调节变量的模型就比较复杂了，具体可以参考结构方程模型或SPSS的Process插件文献等。（南心网 SPSS调节效应数据分析）
NerveM
2023-06-12 06:45:241
写论文时要检验多个调节变量对于自变量对因变量的影响 分析发现单个
让一个保持不变，研究另外两个如研究欧姆定律I=U/RR一定时，I与U成正比。U一定时，I与R成反比。大鱼炖火锅2023-06-12 06:45:091
请问，一个变量可以既是中介变量又是调节变量吗？如果有童鞋知道，请尽快告诉我，并给我解释下相关原因？
调节变量的定义 如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量。就是说, 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. 例如,学生的学习效果和指导方案的关系,往往受到学生个性的影响:一种指导方案对某类学生很有效,对另一类学生却没有效,从而学生个性是调节变量。又如,学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系,受到学生对该项自我概念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。 中介变量的定义 考虑自变量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。例如,上司的归因研究:下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量 。 如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的,谢谢采纳。拌三丝2023-06-12 06:42:471
我想问的是一个变量为什么既可能是中介变量，又可能是调节变量
您好，如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量.就是说,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.例如,学生的学习效果和指导方案的关系,往往受到学生个性的影响:一种指导方案对某类学生很有效,对另一类学生却没有效,从而学生个性是调节变量.又如,学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系,受到学生对该项自我概念重视程度的影响:很重视外貌的人,长相不好会大大降低其一般自我概念;不重视外貌的人,长相不好对其一般自我概念影响不大,从而对该项自我概念的重视程度是调节变量.中介变量的定义考虑自变量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.例如,上司的归因研究:下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量 .如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量.理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大.有的变量,如性别、年龄等,由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量,但许多时候都可以考虑为调节变量.对于给定的自变量和因变量,有的变量做调节变量和中介变量都是合适的。
真颛2023-06-12 06:42:451
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。wpBeta2023-06-12 06:41:041
调节变量可以是虚拟变量吗
调节变量可以是虚拟变量。虚拟变量是在回归分析中经常使用的重要变量类型之一，虚拟变量在定性变量中十分有用，其允许研究人员将分类数据转换为可供统计使用的数字形式。在回归模型中，虚拟变量可以被用来控制定性变量对因变量的影响，从而更准确地研究其他因素对因变量产生的影响。
此后故乡只2023-06-12 06:41:041
调节变量是虚拟变量，自变量是不是也要设置成虚拟变
我也遇到过这样的问题，虚拟变量是有影响的。开始我的自变量是连续变量，因变量和调节变量都是虚拟变量，做出来调节作用不显著的。如何我把因变量改成调节变量，结果就好了。CarieVinne 2023-06-12 06:41:032
调节变量用什么软件
SPSSAMOS21.0。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，就是说，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，它影响因变量和自变量之间关系的方向和强弱。例如，学生的学习效果和指导方案的关系，往往受到学生个性的影响一种指导方案对某类学生很有效，对另一类学生却没有效，从而学生个性是调节变量。又如，学生一般自我概念与某项自我概念的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响，很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念，不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。NerveM
2023-06-12 06:41:031
调节变量需要满足什么条件
调节变量需要满足条件：⑴ 当主汽门全开时，能维持空负荷运行。⑵ 由满负荷突降到零负荷时，能使汽轮机转速保持在危急保安器（ETS保护）动作转速以下。⑶ 当增、减负荷进，调节系统应动作平稳，无晃动现象。⑷ 当危急保安器（ETS保护）动作后，应保证高、中压主汽门、调节汽门迅速关闭。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，就是说，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-调节变量北境漫步2023-06-12 06:41:021
怎么找到调节变量和中介变量
中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因 。如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。2、调节变量是指考虑自变量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。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。肖振2023-06-12 06:41:021
调节变量一定要和解释变量相关吗
调节变量一定要和解释变量相关。如果一个变量与自变量或因变量相关不大，它不可能成为中介变量，但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量，如性别、年龄等，由于不受自变量的影响，自然不能成为中介变量，但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，就是说，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。拌三丝2023-06-12 06:41:021
考察受教育程度对工资的影响自变量因变量控制变量中介变量调节变量分别是什么
中介变量：考虑自变量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。调节变量：如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究。2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析。3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著，调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著，不显著更好。康康map2023-06-12 06:41:021
调节变量是零一变量怎么做
纳入相乘项目。在调节变量是零一变量时，只需要纳入相乘项目，连续变量的交互作用的检验即可。调节变量是指如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，Y与X的关系受到第三个变量M的影响。人类地板流精华2023-06-12 06:41:021
调节变量和解释变量的区别
调节变量和解释变量的区别：解释变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量，调节变量是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量，是研究者不想研究，但会影响研究结果的，需要加以考虑的变量。康康map2023-06-12 06:40:591
何为中介变量的调节变量？
一、定义1、中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因 。如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。2、调节变量是指考虑自变量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。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。二、区别1、研究目的不同调节变量研究的目的是X何时影响Y或何时影响比较大。中介变量研究的目的是X如何影响Y。2、M的功能不同调节变量M的功能影响Y和X之间关系的方向（正和负）和强弱。中介变量M代表一种机制，X通过它影响Y。3、检验策略不同调节变量做层次回归分析，检验偏回归系数C的显著性，或者检验测定系数的变化。中介变量做依次检验，必要时做Sobel检验。三、例子1、中介变量例如：学生的学习效果和指导方案的关系，往往受到学生个性的影响，一种指导方案对某类学生很有效，对另一类学生却没有效，从而学生个性是调节变量。又如学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响：很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念；不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。2、调节变量例如：上司的归因研究：下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量 。如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等，由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量，但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的，从理论上都可以做出合理的解释。扩展资料调节变量的特征一般来说，调节变量是定性（如，性别，种族，阶层）或定量（如，回报大小）变量，影响自变量（IV）或预测变量（PV）与因变量（DV）或效标变量（CV）之间关系的方向和/或强度。在相关分析中，调节变量是影响其它两个变量之间的零次相关（the zero-order correlation）的第三方变量。在更熟悉的方差分析中，自变量与通过操控设定为某种条件的因子之间的交互作用代表一个基本的调节效应。调节变量总是作为自变量，而中介从结果到原因的角色变化取决于分析的重点。参考资料来源：百度百科—调节变量参考资料来源：百度百科—中介变量CarieVinne 2023-06-12 06:40:581
调节变量和中介变量的区别是什么?
1、研究目的不同：中介变量主要考察自变量如何影响因变量，是一种机制和原因研究。调节变量主要考察自变量何时（或者在什么条件下）影响因变量，是一种边界条件研究。2、适用情况不同：当自变量与因变量的关系较强且比较稳定的时候，适合做中介变量分析。当自变量与因变量的关系时强时弱、不稳定的时候，适合做调节变量分析。3、前提条件不同：中介变量与自变量、因变量的相关关系必须显著，调节变量和自变量、因变量的相关可以显著也可以不显著，不显著更好。条件：当中介变量引入回归方程后，自变量与因变量的相关或回归系数显著降低。如果自变量与因变量的关系下降至零，是完全中介。如果自变量与因变量的相关降低但不等于零，是部分中介，在这种情况下就可以证明预测变量对结果变量的影响是通过中介变量来进行的。豆豆staR2023-06-12 06:40:571
什么叫做调节变量？？
一、定义1、中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因 。如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。2、调节变量是指考虑自变量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。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。二、区别1、研究目的不同调节变量研究的目的是X何时影响Y或何时影响比较大。中介变量研究的目的是X如何影响Y。2、M的功能不同调节变量M的功能影响Y和X之间关系的方向（正和负）和强弱。中介变量M代表一种机制，X通过它影响Y。3、检验策略不同调节变量做层次回归分析，检验偏回归系数C的显著性，或者检验测定系数的变化。中介变量做依次检验，必要时做Sobel检验。三、例子1、中介变量例如：学生的学习效果和指导方案的关系，往往受到学生个性的影响，一种指导方案对某类学生很有效，对另一类学生却没有效，从而学生个性是调节变量。又如学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响：很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念；不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。2、调节变量例如：上司的归因研究：下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量 。如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等，由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量，但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的，从理论上都可以做出合理的解释。扩展资料调节变量的特征一般来说，调节变量是定性（如，性别，种族，阶层）或定量（如，回报大小）变量，影响自变量（IV）或预测变量（PV）与因变量（DV）或效标变量（CV）之间关系的方向和/或强度。在相关分析中，调节变量是影响其它两个变量之间的零次相关（the zero-order correlation）的第三方变量。在更熟悉的方差分析中，自变量与通过操控设定为某种条件的因子之间的交互作用代表一个基本的调节效应。调节变量总是作为自变量，而中介从结果到原因的角色变化取决于分析的重点。参考资料来源：百度百科—调节变量参考资料来源：百度百科—中介变量Jm-R2023-06-12 06:40:551
请问什么是中介变量与调节变量？他们二者的区别是什么？能否在组织行为学中举例说明？
一、定义1、中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因。如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。2、调节变量是指考虑自变量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。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。二、区别1、研究目的不同调节变量研究的目的是X何时影响Y或何时影响比较大。中介变量研究的目的是X如何影响Y。2、M的功能不同调节变量M的功能影响Y和X之间关系的方向（正和负）和强弱。中介变量M代表一种机制，X通过它影响Y。3、检验策略不同调节变量做层次回归分析，检验偏回归系数C的显著性，或者检验测定系数的变化。中介变量做依次检验，必要时做Sobel检验。三、例子1、中介变量例如：学生的学习效果和指导方案的关系，往往受到学生个性的影响，一种指导方案对某类学生很有效，对另一类学生却没有效，从而学生个性是调节变量。又如学生一般自我概念与某项自我概念(如外貌、体能等)的关系，受到学生对该项自我概念重视程度的影响：很重视外貌的人，长相不好会大大降低其一般自我概念；不重视外貌的人，长相不好对其一般自我概念影响不大，从而对该项自我概念的重视程度是调节变量。2、调节变量例如：上司的归因研究：下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量。如果一个变量与自变量或因变量相关不大,它不可能成为中介变量,但有可能成为调节变量。理想的调节变量是与自变量和因变量的相关都不大。有的变量,如性别、年龄等，由于不受自变量的影响,自然不能成为中介变量，但许多时候都可以考虑为调节变量。对于给定的自变量和因变量，有的变量做调节变量和中介变量都是合适的，从理论上都可以做出合理的解释。扩展资料调节变量的特征一般来说，调节变量是定性（如，性别，种族，阶层）或定量（如，回报大小）变量，影响自变量（IV）或预测变量（PV）与因变量（DV）或效标变量（CV）之间关系的方向和/或强度。在相关分析中，调节变量是影响其它两个变量之间的零次相关（thezero-ordercorrelation）的第三方变量。在更熟悉的方差分析中，自变量与通过操控设定为某种条件的因子之间的交互作用代表一个基本的调节效应。调节变量总是作为自变量，而中介从结果到原因的角色变化取决于分析的重点。参考资料来源：百度百科—调节变量参考资料来源：百度百科—中介变量
善士六合2023-06-12 06:40:551
调节变量要作为控制变量吗
根据题目再另行判断。控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量，无关因子，非实验因素或非实验因子。实验中主要涉及三种变量，自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。自变量就是在实验中由实验者操作和控制的变量。因变量是指实验中被试对自变量操作反应的实验反应值，即实验者观察和记录的随着自变量的变化而变化的被试行为。控制变量，亦称额外相关变量，指实验中除实验变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件。铁血嘟嘟2023-06-12 06:40:541
组内变量可以作为调节变量吗
不可以。因为组间变量是指不同之间数量的变化，组内变量是指一组内数量的变化，所对应的不同不可作为调节。
u投在线2023-06-12 06:40:531
u型关系可以加入调节变量吗
可以。U型关系中加入一个调节变量可以起到很重要的作用，调节变量是指一个第三方变量，会影响自变量和因变量之间的关系。特别是在U型关系中，调节变量的作用更加明显。wpBeta2023-06-12 06:40:521
调节变量也要有假设是什么意思
调节变量也要有假设的意思是，提出假设、举例，假定有一种或几种解决问题的方案。概述它对变量间可能存在的关系的一种预测性陈述。hi投2023-06-12 06:40:501
如何做调节变量是类别变量的调节效应
调节变量是类别变量，要根据自变量的情况而定。若自变量是连续变量，做分组回归: 按调节变量的取值分组, 做因变量对自变量的回归，若回归系数的差异显著, 则调节效应显著。若自变量也是类别变量，做两因素有交互效应的方差分析( ANOVA ) , 交互效应即调节效应。Jm-R2023-06-12 06:40:492