如何做SPSS的调节效应
结构方程模型、CFA、路径分析、潜变量调节模型这几个是什么关系？ RT看到一本Mplus的书上说SEM的两步法则第一步先检验CFA，第二步路径分析，然后再做各种分析什么中介调节…
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：arsenalzbn如何用SPSS做中介效应与调节效应1、调节变量e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333433623738的定义 变量Y与变量X的关系受到第三个变量M的影响，就称M为调节变量。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。
金融学研究生用好计量软件的好处呢？ stata sas s-plus python R哪个更有重要呢？ 比较适合经济学者入门，关于以上新版本的更新可以看帖子：[Eviews]〖素质笔记〗Eviews 8新功能之四—Heckman选择模型（http：// bbs.pinggu.org/thread-3 880845-1-1.html） 。
如何做SPSS的调节效应？ 显变百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；调节变量度是连续变量时，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的回归专系数检验，若显著，则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调属节变量是类别变量，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。
amos21.0教程：[2]结构方程模型中的测量模型
我做结构方程模型估计出现错误提示，求高手解答！ 结构方2113程模型估5261计出现错误提示可以4102是数据有缺失。1、点击那个1653版\"View\"，然后点\"Analysis Properties。权 2、会看到“Estimate means and intercepts。3、选择\"Analyze\"或者\"Calculate Estimates\"，检查一下输入的数据有没有漏掉什么，补上后即可。结构方程模型 是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。
spss或者amos可以实现有调节变量的中介模型吗 可以的，SPSS，Amos都可以。3 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。
如何用SPSS做中介效应与调节效应 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(moderating effect)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R1 2。2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2，若R2 2 显著高于R1 2，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。。
如何理解结构方程模型 结构方程模型（SEM，Structural Equation Modeling）是建立在回归模型（Regression Models）的基e68a84e8a2ad62616964757a686964616f31333363386139础上，针对潜变量（Latent Variables）的统计方法。https：//pic1.zhimg.com/v2-9097acc14cb5f4a901d4e2d1cf883030_b.png\" data-rawwidth=\"308\" data-rawheight=\"260\" class=\"content_image\" width=\"308\">；f为latent variable，例如智力、自尊等，在该SEM模型中为predictor。y1，y2，y3为observed variables，即可直接测量得到的变量，在该SEM模型中为indicators。λ1-3为factor loadings，ε为residual error。f为latent variable，例如智力、自尊等，在该SEM模型中为predictor。y1，y2，y3为observed variables，即可直接测量得到的变量，在该SEM模型中为indicators。λ1-3为factor loadings，ε为residual error。先前提到SEM是建立在regression model基础上的，该模型可写为如下方程：y1=λ1*f+ε1y2=λ2*f+ε2y3=λ3*f+ε3即可看到与regression model的联系。SEM较为广泛应用的是方差/协方差估计法。即可由上述方程写出关于y1，y2，y3的方差/协方差矩阵：（σ为f的variance）。
