※ 引述《golddingo (黑色狂响)》之铭言： : 原本之前我有用spss跑阶层回归 : 想来检定干扰变项 : 不过不知道是否正确 : 想请问各位 : 我的架构如下 : x->y : m为我想检定的预设干扰变项 : y先放入依变项 : 接下来回归的第1阶独变项我用x : 第2阶用x*m的质 : 原本我做到这里就开始解读了 : 但是今天又听说其实应该要跑到3阶 : 而且第3阶应该要用x和x*m同时放入 : 现在我被弄糊涂了 : 到底怎麽做才对呀? : 感激各位帮忙 用两阶就可以。 不过我会建议您先检查一下X与M有没有相关， 有的话，最好都先取其离均差（centering）作为放入方程式的预测变项。 所以您可以采用以下步骤： 1. 先将X与M都取离均差，离均差值称为 CM与CX。 CM = M - mean(M)， CX = X - mean(X)。 2. 计算出交乘项 CMX， CMX = CM*CX。 3. 设定两阶回归方程式，第一阶以CM与CX为预测变项， 第二阶则是加入CMX作为预测变项。因此会跑出两个方程式。 您可以先选取跑R平方改变量的选项。两个方程式依序为： Model 1: Y = b0 + b1*CM + b2*CX Model 2: Y = b0 + b1*CM + b2*CX + b3*CMX。 第一个模式的b1与b2可以检视M与X变项对於Y有无关连。 第二个模式的b3以及第二个模式的R平方改变项， 则是可以检视您的问题，如果b3显着的不为0或R平方改变达到显着。 就代表有干扰效果。 --

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