调节效应如何去中心化

㈠ 数据，交互变量一定要去中心化吗

不一定，中心化处理只不过是为了方便解释而已，并不影响各项回归系数。（南心网 调节效应中心化处理）

㈡ 做调节效应分析一定要把自变量和调节变量做去中心化处理吗

不一定，中心化处理只不过是为了能够方便解释而已，并不会影响各项回归系数。

数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者是数值相差较大所引起的误差。数据中心化指的就是变量减去它的均值。数据标准化指的就是数值减去均值，再除以标准差。通过中心化和标准化处理，能够得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。在一些实际问题当中，我们得到的样本数据都是多个维度的，也就是一个样本是用多个特征来表征的。很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，而通过标准化的处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。这样，在学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。简而言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度(单位)不一致的时候，需要标准化步骤对数据进行预处理。数据预处理，一般有数据归一化、标准化以及去中心化。归一化：是将数据映射到[01]或[-11]区间范围内，不同特征的量纲不同，值范围大小不同，存在奇异值，对训练有影响。标准化：是将数据映射到满足标准正态分布的范围内，使数据满足均值是0标准差是1。标准化同样可以消除不同特征的量纲。去中心化：就是使数据满足均值为0，但是对标准差没有要求。如果对数据的范围没有限定要求，则选择标准化进行数据预处理；如果要求数据在某个范围内取值，则采用归一化；如果数据不存在极端的极大极小值时，采用归一化；如果数据存在较多的异常值和噪音，采用标准化。

㈢ 如何做SPSS的调节效应

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的层次回归分析。

㈣ 调节效应交互项是中心化后的变量相乘吗

调节效应交互项是中心化后的变量不相乘。根据查询相关信息显示交互作用是指存在两个自变量时，自变量A对于因变量的影响在另一个自变量B出现变化时也会出现变化。在交互作用中，两个自变量的地位是对称，变量A和B都可以被称为调节变量。但是在调节效应中，自变量和调节变量定位明确，两者不可互换。因此，可以将调节效应作为交互效应的特例。

㈤ 我的因变量是多分类变量，自变量是连续变量，调节变量是连续变量，如何用spss做调节效应分析

1.如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以。
2.如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。

3.这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0。

4.然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了。

㈥ stata如何去中心化后写交互

调节效应。
你应该是第一张放两个变量，第二张放3个变量，选择的回归方法是enter(进入)。但是spss不是按照你的顺序去放变量，而是把你所选的所有变量都加到模型里面去，在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除，所以会有这个表格出现。如果不想出现这个表格，你就分两次做回归，第一次放中心D中心H，出了结果再放中心D中心H D乘H，分两次做就不会有了。

㈦ SPSS/PROCESS-调节效应

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01

模型说明

简单回归模型方程为：

Y=i+c1*X+c2*M0+c3*X*M0+e

调节分析就要做出自变量与调节变量相乘的项，只需依据这个项是否显著来判断调节效果是否显著。

02

SPSS回归调节效应

一般我们为了避免X*M0项与其他项有严重共线性，会先对这两个变量进行中心化，再相乘。

SPSS操作及结果：

按照上述调节检验步骤，做分层回归：

所得结果如下：

根据R2改变量我们可以判断调节项的作用大小，R2越大，则新增变量对因变量的解释力度越大。本次数据R2改变量不显著，即不存在调节效应。

交互项不显著，也说明不存在调节效应。

03

PROCESS调节效应

首先，查PROCESS说明书，确认我们要用的中介模型为Model1。

具体操作如下：

输出结果如下：

与SPSS分层回归输出结果一样。

调节效应显著的，后边还有个简单斜率检验，有兴趣的读者可以自己探索！

今天的分享就到这里啦，想要学习更多数据分析知识，请关注“数据分析成长记”微信公众号，更多精彩文章等你来读！

㈧ 调节效应 自变量有为0的值 还做中心化处理吗

是的，中心化是指以均值为中心，而不是以0为中心。

㈨ 去中心化有几种实现方式

三种：

1、中心化的在线支付；

2、中心化的计算机点数或互联网积分；

3、去中心化的电子现金。

“去中心化”是一种现象或结构，其只能出现在拥有众多用户或众多节点的系统中，每个用户都可连接并影响其他节点。通俗地讲，就是每个人都是中心，每个人都可以连接并影响其他节点，这种扁平化、开源化、平等化的现象或结构，称之为“去中心化”。

基本性质

去中心化，不是不要中心，而是由节点来自由选择中心、自由决定中心。简单地说，中心化的意思，是中心决定节点。节点必须依赖中心，节点离开了中心就无法生存。在去中心化系统中，任何人都是一个节点，任何人也都可以成为一个中心。任何中心都不是永久的，而是阶段性的，任何中心对节点都不具有强制性。

以上内容参考：网络-去中心化