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1F:→ coldwind0912:Y= b0+b1X1+b2X2+b3Mo+b4(Mo*X1)+b5(Mo*X2) 的图示06/11 11:47
2F:→ coldwind0912:http://ppt.cc/8i1T 只用spss软体和data去画出来的06/11 11:48
3F:→ coldwind0912:再贴到word作文字编辑 不晓得这样算不算用spss画?06/11 11:48
已知回归方程式:Y = b0 + b1X1 + b2Mo + b3X1*Mo 如果要画X1与Mo的交互作用图, 是不是分别画出两条线: 高Mo组: Y=b0+b1X1+b2(Mo平均+1个标准差)+b3(Mo平均+1个标准差)*X1 低Mo组: Y=b0+b1X1+b2(Mo平均-1个标准差)+b3(Mo平均-1个标准差)*X1 我试过用大於平均和小於平均当作Mo的分组依据, 然後在把分组後的类别变项拿来跑SAS... ods graphics on; proc glm; class g_Mo; model y = x1 g_Mo x1*g_Mo; run; ods graphics off; 虽然会画出图, 可是在ANOVA的部分,交互作用反而变成不显着... 而图形的结果看起来也"不合预期"... 所以我就放弃用SAS画图= = --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 1.173.137.236
4F:→ coldwind0912:1.把Mo(连续变项)与自变项 直接进行调节式回归分析 06/16 16:30
5F:→ coldwind0912:2.把Mo(连续变项)以平均数作cut point转换成类别资料 06/16 16:31
6F:→ coldwind0912:再进行调节式回归分析 06/16 16:31
7F:→ coldwind0912:3.把Mo(连续变项)取平均数加减1SD 转换成类别资料 06/16 16:32
8F:→ coldwind0912:再进行调节式回归分析 06/16 16:32
9F:→ coldwind0912:上述的3种情况 在分析跟画图时 分别代表什麽意义 06/16 16:33
10F:→ coldwind0912:这些作法 请先参照Aiken&West(1991)的看法再做讨论 06/16 16:34
11F:→ coldwind0912:另外 对调节回归而言 我个人是觉得画图并非必要作法 06/16 16:35
12F:→ coldwind0912:相对来说 进行simple slope test意义更为重要.... 06/16 16:36
13F:→ coldwind0912:一般来说 做了simple slope test但没画图 也是看得懂 06/16 16:36
14F:→ coldwind0912:至於 图形结果不合预期 我是不预测交互作用的"图形" 06/16 16:39
15F:→ coldwind0912:而是预测交互作用的效果&方向 应该是更为重要.... 06/16 16:39







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