※ 引述《golddingo (黑色狂響)》之銘言： : 原本之前我有用spss跑階層迴歸 : 想來檢定干擾變項 : 不過不知道是否正確 : 想請問各位 : 我的架構如下 : x->y : m為我想檢定的預設干擾變項 : y先放入依變項 : 接下來迴歸的第1階獨變項我用x : 第2階用x*m的質 : 原本我做到這裡就開始解讀了 : 但是今天又聽說其實應該要跑到3階 : 而且第3階應該要用x和x*m同時放入 : 現在我被弄糊塗了 : 到底怎麼做才對呀? : 感激各位幫忙 用兩階就可以。 不過我會建議您先檢查一下X與M有沒有相關， 有的話，最好都先取其離均差（centering）作為放入方程式的預測變項。 所以您可以採用以下步驟： 1. 先將X與M都取離均差，離均差值稱為 CM與CX。 CM = M - mean(M)， CX = X - mean(X)。 2. 計算出交乘項 CMX， CMX = CM*CX。 3. 設定兩階迴歸方程式，第一階以CM與CX為預測變項， 第二階則是加入CMX作為預測變項。因此會跑出兩個方程式。 您可以先選取跑R平方改變量的選項。兩個方程式依序為： Model 1: Y = b0 + b1*CM + b2*CX Model 2: Y = b0 + b1*CM + b2*CX + b3*CMX。 第一個模式的b1與b2可以檢視M與X變項對於Y有無關連。 第二個模式的b3以及第二個模式的R平方改變項， 則是可以檢視您的問題，如果b3顯著的不為0或R平方改變達到顯著。 就代表有干擾效果。 --

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