自變數和調節變數互換,自變數和調節變數互換

1樓：最後的天平

在迴歸分析中，自變數和調節變數在數學意義上是一樣的。之所以有區分是你理論的需要。所以檢驗中實際上並不存在你所謂的互換，兩者一定是同時成立的，因為它們本為一體。

互換的只是你理論解釋中的兩個名詞而已。

2樓：融和大師

使用融和文化跟蹤設計儀器！

請問什麼是中介變數與調節變數？他們二者的區別是什麼？能否在組織行為學中舉例說明？

3樓：匿名使用者

中介變數：考慮自變數x 對因變數y的影響,如果x 通過影響變數m 來影響y,則稱m 為中介變數。例如,上司的歸因研究:

下屬的表現———上司對下屬表現的歸因———上司對下屬表現的反應,其中的「上司對下屬表現的歸因」為中介變數。

例子：雙11剛過，各位宅男宅女的花唄應該已經透支了。言歸正傳，買家通過**購買商品，這時**這一平臺就相當於中介變數，買家相當於自變數，商品相當於因變數。

調節變數：如果變數y與變數x的關係是變數m 的函式,稱m 為調節變數。就是說, y與x 的關係受到第三個變數m 的影響。

調節變數可以是定性的(如性別、種族、學校型別等) ,也可以是定量的(如年齡、受教育年限、刺激次數等) ,它影響因變數和自變數之間關係的方向(正或負)和強弱。

例子：原本夫妻關係和諧，因為第三者插足，使之原來的關係變差，那麼第三者就相當於調節變數，改變兩個變數之間關係的強度或方向。這個很好理解。

調節效應和互動效應在統計模型上無本質區別；但調節效應能夠指定誰是自變數，誰是調節變數；而互動作用地位是等價的。

在互動作用分析中, 兩個自變數的地位可以是對稱的, 其中任何一個都可以解釋為調節變數;也可以是不對稱的, 只要其中有一個起到了調節變數的作用, 互動效應就存在。但在調節效應中, 哪個是自變數, 哪個是調節變數, 是很明確的, 在一個確定的模型中兩者不能互換。

有中介的調節模型意味著自變數對因變數的效應受到調節變數的影響, 而調節效應(至少部分地)通過中介變數而起作用。有中介的調節效應顯著意味著:

(1)做y對x、u和ux的迴歸,ux的係數顯著; (這一步說明u對y與x關係的調節效應顯著。)

(2)做w對x、u和ux的迴歸,ux的係數顯著;

(3)做y對x、u、ux和w的迴歸,w的係數顯著。

如果在第(3)步中,ux的係數不顯著,則u的調節效應完全通過中介變數w而起作用。從上面分析步驟可知,檢驗有中介的調節效應時,先要檢驗調節效應,然後檢驗中介效應。

4樓：為江山放棄了愛

一、定義

1、中介變數(mediator)是自變數對因變數發生影響的中介，是自變數對因變數產生影響的實質性的、內在的原因。如果變數y與變數x的關係是變數m的函式，稱m為調節變數。

2、調節變數是指考慮自變數x 對因變數y的影響,如果x通過影響變數m來影響y,則稱m為中介變數。調節變數可以是定性的(如性別、種族、學校型別等) ,也可以是定量的(如年齡、受教育年限、刺激次數等) ,它影響因變數和自變數之間關係的方向(正或負)和強弱。

二、區別

1、研究目的不同

調節變數研究的目的是x何時影響y或何時影響比較大。中介變數研究的目的是x如何影響y。

2、m的功能不同

調節變數m的功能影響y和x之間關係的方向（正和負）和強弱。中介變數m代表一種機制，x通過它影響y。

3、檢驗策略不同

調節變數做層次迴歸分析，檢驗偏回歸係數c的顯著性，或者檢驗測定係數的變化。中介變數做依次檢驗，必要時做sobel檢驗。

三、例子

1、中介變數

例如：學生的學習效果和指導方案的關係，往往受到學生個性的影響，一種指導方案對某類學生很有效，對另一類學生卻沒有效，從而學生個性是調節變數。

又如學生一般自我概念與某項自我概念(如外貌、體能等)的關係，受到學生對該項自我概念重視程度的影響：很重視外貌的人，長相不好會大大降低其一般自我概念；不重視外貌的人，長相不好對其一般自我概念影響不大，從而對該項自我概念的重視程度是調節變數。

2、調節變數

例如：上司的歸因研究：下屬的表現———上司對下屬表現的歸因———上司對下屬表現的反應,其中的「上司對下屬表現的歸因」為中介變數。

如果一個變數與自變數或因變數相關不大,它不可能成為中介變數,但有可能成為調節變數。

理想的調節變數是與自變數和因變數的相關都不大。有的變數,如性別、年齡等，由於不受自變數的影響,自然不能成為中介變數，但許多時候都可以考慮為調節變數。對於給定的自變數和因變數，有的變數做調節變數和中介變數都是合適的，從理論上都可以做出合理的解釋。

擴充套件資料

調節變數的特徵

一般來說，調節變數是定性（如，性別，種族，階層）或定量（如，回報大小）變數，影響自變數（iv）或**變數（pv）與因變數（dv）或效標變數（cv）之間關係的方向和/或強度。

在相關分析中，調節變數是影響其它兩個變數之間的零次相關（the zero-order correlation）的第三方變數。在更熟悉的方差分析中，自變數與通過操控設定為某種條件的因子之間的互動作用代表一個基本的調節效應。

調節變數總是作為自變數，而中介從結果到原因的角色變化取決於分析的重點。

5樓：

節變數(moderator)和中介變數(mediator)是兩個重要的統計概念,它們都與迴歸分析有關。相對於人們關注的自變數和因變數而言,調節變數和中介變數都是第三者,經常被人混淆。從文獻上看,存在的問題主要有如下幾種:

(1)術語混用或換用,兩個概念不加區分。例如,在描述同一個過程時,既使用調節過程的術語又使用中介過程的術語(2)術語和概念不一致。如研究的是調節過程,卻使用中介的術語。

(3)術語和統計分析不一致。如使用了中介變數的術語,卻沒有做相應的統計分析。出現前面的任何一個問題都會使統計結果解釋含糊不清,往往導致錯誤結論。

僅在兒童臨床心理和少兒心理方面的研究文獻中, holmbeck就指出了不少誤用的例子[。

國內涉及中介變數的文章不多,涉及調節變數的就更少。從國外的情況看,一旦這方面的定量分析多起來,誤用和混用的情況也就可能多起來,所以讓應用工作者正確理解和區分中介變數和調節變數,會用適當的方法進行統計分析,對提高心理科學的研究水平具有積極意義。

調節變數的定義

如果變數y與變數x的關係是變數m 的函式,稱m 為調節變數。就是說, y與x 的關係受到第三個變數m 的影響。調節變數可以是定性的(如性別、種族、學校型別等) ,也可以是定量的(如年齡、受教育年限、刺激次數等) ,它影響因變數和自變數之間關係的方向(正或負)和強弱.

例如,學生的學習效果和指導方案的關係,往往受到學生個性的影響:一種指導方案對某類學生很有效,對另一類學生卻沒有效,從而學生個性是調節變數。又如,學生一般自我概念與某項自我概念(如外貌、體能等)的關係,受到學生對該項自我概念重視程度的影響:

很重視外貌的人,長相不好會大大降低其一般自我概念;不重視外貌的人,長相不好對其一般自我概念影響不大,從而對該項自我概念的重視程度是調節變數。

中介變數的定義

考慮自變數x 對因變數y的影響,如果x 通過影響變數m 來影響y,則稱m 為中介變數。例如,上司的歸因研究:下屬的表現———上司對下屬表現的歸因———上司對下屬表現的反應,其中的「上司對下屬表現的歸因」為中介變數。

如果一個變數與自變數或因變數相關不大,它不可能成為中介變數,但有可能成為調節變數。理想的調節變數是與自變數和因變數的相關都不大。有的變數,如性別、年齡等,由於不受自變數的影響,自然不能成為中介變數,但許多時候都可以考慮為調節變數。

對於給定的自變數和因變數,有的變數做調節變數和中介變數都是合適的,從理

論上都可以做出合理的解釋。

6樓：匿名使用者

打個比方，調節變數有點像汽車的油門，汽車能跑多快根本上取決於汽車的結構設計（動力系統及其他總成），這個結構對於具體某款汽車是確定的，但具體跑多快看你給的油量，給油多則車越快。再例如，對於一個給定的企業研發系統，研發強度（即資金投入）作用有如汽車油量，即是調節變數，從根本上看企業研發產出取決於企業研發系統的結構。再如獲得相同金額的國家**專案資助的a課題組和b課組，其產出取決於課題組內在研發能力，資助費一致但產出很不一樣。

調節變數一般只對同一系統的產出起作用，對不同系統的產出不好做出比較的。

一個自變數，一個調節變數有四個維度，需要自變數分別和四個維度互動項嗎

7樓：

顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論。當自變數是類別變數，調節變數也是類別變數時，用兩因素互動效應的方差分析，互動效應即調節效應；調節變數是連續變數時，自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做y=ax+bm+cxm+e 的層次迴歸分析：

1、做y對x和m的迴歸,得測定係數r12。2、做y對x、m和xm的迴歸得r22，若r22顯著高於r12，則調節效應顯著。或者,作xm的迴歸係數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時，調節變數是類別變數，分組迴歸:

按 m的取值分組,做 y對 x的迴歸。若迴歸係數的差異顯著,則調節效應顯著，調節變數是連續變數時，同上做y=ax +bm +cxm +e的層次迴歸分析。

自變數和調節變數互換,自變數和調節變數互換

自變數與調節變數都是分類變數時怎麼分析調節效應

自變數和因變數的定義是什麼什麼是自變數和因變數

請問matlab,已知方程（自變數，因變數） y

自變數和調節變數互換,自變數和調節變數互換

自變數與調節變數都是分類變數時怎麼分析調節效應

自變數和因變數的定義是什麼什麼是自變數和因變數

請問matlab,已知方程（自變數，因變數） y

相關推薦