加入某個(gè)控制變量后原解釋變量不顯著了是什么原因？一般相關(guān)只分析兩個(gè)變量之間的相關(guān)性，不控制其他變量的影響。回歸，如果您輸入多個(gè)自變量進(jìn)行回歸，您看到的自變量的回歸系數(shù)實(shí)際上代表了控制其他自變量后的回歸

加入某個(gè)控制變量后原解釋變量不顯著了是什么原因？

一般相關(guān)只分析兩個(gè)變量之間的相關(guān)性，不控制其他變量的影響。

回歸，如果您輸入多個(gè)自變量進(jìn)行回歸，您看到的自變量的回歸系數(shù)實(shí)際上代表了控制其他自變量后的回歸（即減去其他自變量對(duì)因變量的影響），換句話說，它不能單獨(dú)表示變量對(duì)因變量的影響。區(qū)別在于它是否控制了除相關(guān)變量外的其他變量

交互作用系數(shù)需要檢驗(yàn)。如果該系數(shù)顯著，則可以說明調(diào)控效果。你應(yīng)該在第一張紙上放兩個(gè)變量，在第二張紙上放三個(gè)變量。您選擇的回歸方法是enter。但是SPSS沒有按順序排列變量，而是將您選擇的所有變量添加到模型中，并在第一次回歸過程中排除額外的變量，因此將出現(xiàn)此表。如果不希望此表出現(xiàn)，可以執(zhí)行兩次回歸。第一次，把中心D，中心h，然后把結(jié)果放在中心D，中心h，中心D乘以h。如果你做兩次，你就沒有了。

用SPSS做調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。交互項(xiàng)顯著，但是調(diào)節(jié)變量不顯著。這樣可否判斷是否具有調(diào)節(jié)效應(yīng)？

這種情況很常見。造成這種情況的原因有很多，但通常這兩個(gè)變量之間沒有顯著的關(guān)系，或者在回歸方程的形式上可能存在錯(cuò)誤。通常，我們可以這樣處理：讓y=abln（x）（自變量的對(duì)數(shù)，通?？梢愿纳凭€性關(guān)系）然后檢驗(yàn)效果