spss調節變數去中心化處理
① spss如何將數據中心化
其實就是在描述統計的時候勾選保存選項，得到一個標准化的變數，篇幅有限，你可以看一下這個教程。http://jingyan..com/article/9f7e7ec04ee5c56f28155416.html
② 怎麼樣用spss對數據做出中心化處理
對數據進行標准化處理，找出均值和方差
分析-描述統計-描述，然後選中「將標准化得分另存為變數」，確定，就可以得到經過處理的標准化數據，後面就可以進行聚類，因子，回歸分析了
③ 如何做SPSS的調節效應
做SPSS的調節效應方法：
用回歸，回歸也有兩種方法來檢驗調節效應，看下面的兩個方程，y是因變數，x是自變數，m是調節變數，mx是調節變數和自變數的交互項，系數是a b c c'。檢驗兩個方程的R方該變數，如果該變數顯著，說明調節作用顯著，也可以直接檢驗c'的顯著性，如果顯著也可以說明調節作用。
④ 如何在SPSS中對變數進行中心化
每個數字減去均數
⑤ 操作SPSS時怎麼將變數中心化
有幾種方法，這里介紹最常用的兩種，一種是減去平均值，一種是z分數。
減去平均值：先進行一個description統計，得到描述性統計結果，有平均數和標准差。然後使用compute命令，新建一個變數=原變數-平均數。
z分數，和上面的結果差不多，只不過在新變數的基礎之上除以標准差，得到一個分數。
問題是您的描述：一個變數有多個題項，這究竟是啥意思呢？想不出來。⑥ 如何用SPSS做中介效應與調節效應
調節變數可以是定性的，也可以是定量的。在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換。簡要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y 與X 的關系由回歸系數a + cM 來刻畫,它是M 的線性函數, c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小。如果c 顯著，說明M 的調節效應顯著。 2、調節效應的分析方法 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，用兩因素交互效應的方差分析，交互效應即調節效應；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 的層次回歸分析：1、做Y對X和M 的回歸,得測定系數R1 2 。2、做Y對X、M 和XM 的回歸得R2 2 ，若R2 2 顯著高於R1 2 ，則調節效應顯著。或者, 作XM 的回歸系數檢驗,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，分組回歸:按 M 的取值分組,做 Y 對 X 的回歸。若回歸系數的差異顯著,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 的層次回歸分析。 潛變數的調節效應分析方法：分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數。當調節變數是類別變數時,做分組結構 方程分析。做法是,先將兩組的結構方程回歸系數限制為相等,得到一個χ 2 值和相應的自由度。然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個χ 2 值和相應的自 由度。前面的χ 2 減去後面的χ 2 得到一個新的χ 2,其自由度就是兩個模型的自由度之差。如果χ 2 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變數和自變 量都是潛變數時，有許多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的無約束的模型。 3．中介變數的定義 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。 Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c 是X 對Y 的總效應,ab 是經過中介變數M 的中介效應,c′是直接效應。當只有一個中介變數時,效應之間有 c=c′+ab，中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量。 4、中介效應分析方法 中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應。步驟為：第一步檢驗系統c，如果c 不顯著，Y 與X 相關不顯著，停止中介 效應分析，如果顯著進行第二步；第二步一次檢驗a，b，如果都顯著，那麼檢驗c′，c′顯著中介效應顯著，c′不顯著則完全中介效應顯著；如果a，b至少 有一個不顯著，做Sobel 檢驗，顯著則中介效應顯著，不顯著則中介效應不顯著。Sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b 分別是 a, b 的估計, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分別是 ^a, ^b 的標准誤。 5. 調節變數與中介變數的比較 調節變數M 中介變數M 研究目的 X 何時影響Y 或何時影響較大 X 如何影響Y 關聯概念 調節效應、交互效應 中介效應、間接效應 什麼情況下考慮 X 對Y 的影響時強時弱 X 對Y 的影響較強且穩定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之後、Y 之前 M 的功能 影響Y 和X 之間關系的方向(正或負) 和強弱 代表一種機制,X 通過它影響Y M 與X、Y 的關系 M 與X、Y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) M 與X、Y 的相關都顯著 效應 回歸系數c 回歸系數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零 檢驗策略 做層次回歸分析,檢驗偏回歸系數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定系數的變化(F 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 Sobel 檢驗 6. 中介效應與調節效應的SPSS 操作方法 處理數據的方法 第一做描述性統計，包括M SD 和內部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二將所有變數做相關，包括統計學變數和假設的X，Y，M 第三做回歸分析。（在回歸中選線性回歸linear） 要先將自變數和M 中心化，即減去各自的平均數 1、現將M（調節變數或者中介變數）、Y 因變數，以及與自變數、因變數、M 調節變數其中任何一個變數相關的人口學變數輸入indpendent 2、再按next 將X 自變數輸入（中介變數到此為止） 3、要做調節變數分析，還要將X與M 的乘機在next 里輸入作進一步回歸。檢驗主要看F 是否顯著
⑦ spss做調節時的中心化處理，「變數-平均數」 這一步驟中的變數是選擇已經處理過缺失值的原始數據嗎
是的沒錯
⑧ spss中，變數去中心化是變數減去該變數的均值，那麼zscore又是什麼呢
中心化是減去均值，Z分數是再除以標准差，二者都是中心化的方法。
