作者PILIO ()
看板Statistics
标题[讨论] 干扰变项的验证到底是用ANOVA还是回归阿？
时间Mon Jun 13 23:08:36 2011
敝人今天论文口考
有一个架构图是这样
X----------->Y
↑
M
是要验证干扰效果
本人是看书本操作，先用离均差，再制作一个交互作用项，比较两个回归
跟版友tnnstriker的[R: [问题]如何检定干扰变项?]这一篇相同
以下引文版友tnnstriker的内容：
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。
结果没想到今天教授问了我一个问题
1.你是要用交互作用项显着，去说明有干扰效果，为什麽不用ANOVA就好呢？
ANOVA可以去说明交互作用显着阿！干嘛用回归？
2.还是你想要预测Y，才用回归去验证？我回答是。
3.那你要用回归去做预测Y，代表今天有两个数据X和M，你要怎麽投入去预测？
交互作用项呢？要怎麽投入交互作用项？交互作用项实际情形到底算是什麽变项？
我忽然间傻眼了...因为一堆文献跟书本都用回归
我也跟着用回归去做，倒没有想到为什麽要用回归？？
好像也没有用ANOVA去验证干扰效果的吧？！
有版友知道吗？？
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◆ From: 125.230.146.19
1F：→ coldwind0912:先厘清 什麽叫interaction 什麽叫moderation 06/13 23:10
2F：→ coldwind0912:厘清完了 再想想 你的X 是连续变项 还是非连续变项 06/13 23:11
3F：→ PILIO:X是连续变数 06/13 23:12
4F：→ coldwind0912:上面这两个观念弄清楚 你就知道该用ANOVA还是用回归 06/13 23:12
5F：→ PILIO:楼上可以再指点一下吗？ 06/13 23:14
6F：→ PILIO:ANOVA好像是两个变数X1,X2在处理的 06/13 23:16
7F：→ PILIO:回归似乎是处理调节变项 06/13 23:17
8F：→ PILIO:可是我的架构图是处理调节变项阿! 06/13 23:17
9F：→ obarisk:回归和ANOVA本一家... 06/14 00:35
10F：→ PILIO:楼上讲的好玄.... 06/14 23:11
11F：推 chenyutn:既然自变数是连续变项，当然用回归啊！ 06/15 22:52