因变量和自变量的区别W/W0是否为1，为什么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-04 23:17 标签： 自变量与因变量
自变量是四个水平的分类变量，调节变量连续变量的分析 - 服事人的（路22:26） --
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，您好！7 N8 E! }3 T) u2 ]
看了很多您的视频，非常敬仰!; N% Z: C; p6 ~% j4 d4 k3 `
有一个问题在脑海中盘旋很久，久思不得其解，只能向您求助。谢谢！7 T2 h8 ?4 f$ S6 N, [$ r% N+ A6 i& J
自变量x是一个分类变量，有四个水平（比如：高管、中层管理，基层管理，员工），因变量y是连续变量（比如：组织承诺，假设已经有恰当的问卷），调节变量m是连续变量（比如：工作压力，假设已经有恰当的问卷测量）。此时：
1.自变量是否一定要使用3个虚拟变量？如果是的话，假设三个虚拟变量为x1,x2和x3，则高管理为：1，0，0，中层管理为：0，1，0，基层管理为：0，0，1，一般员工为：0，0，0。那么就有三个交互效应：7 `&&b7 Z( N" e: o& k# t- b) \
& &y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*m+a5*x1*m+a6*x2*m+a7*x3*m+u+ x+ M1 @" k/ [# u4 w8 |
假设回归的结果是：a5显著为正，a6不显著，a7显著为正。
这个结果如何解释？调节效应的图又如何得到？3 [$ c6 ?+ M) Y5 e. q2 ^
2.能否把自变量当作一连续变量？比如将四类员工分别赋值：4，3，2，1，然后做多元回归：8 V9 A' ~/ Y. K" Q& c1 k
y=a0+a1*x+a2*m+a3*x*m+u% h4 u9 P: R4 L/ e( b9 u& E5 C7 U
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小生求学，首先谢谢你的支持。
（1）你当然可以把职别看成是一个连续变量，如你说“比如将四类员工分别赋值：4，3，2，1”。但是他们本来是类别变量，你要把他们看成是「管理阶层」的连续变量的话，就自己付这个测量误差的风险了。
（2） 关于第一个问题，我有两个建议：
其一、你可以把三个虚拟变量*调节变量的乘积看成是一组，用层阶回归 “三个一块地”放进回归分析中，然后检验没有三个调节项，与加了三个调节项的模型-R-平方。如果R-平方的改变是显著的，那么调节变量就调节了「管理阶层」与组织承诺的关系了。
其二、虚拟变量是这样理解的。如果高管理为：1，0，0，那么这个虚拟变量就是 “高层管理” 与 “非高层管理” 的组织承诺的比较。如果这个虚拟变量显著，就是高层管理与非高层管理的组织承诺是不同的。如果这个虚拟变量被人调节，就代表高层管理是否对组织承诺有影响，会视乎工作压力而定。2 ^% F: \( X, \# b* v
4 M0 H7 M4 C8 e
同时，如果中层管理为：0，1，0，如果中层管理这个虚拟变量*工作压力 不显著，就代表中层管理是否影响组织承诺，不受工作压力影响。
希望这样的分析对你有帮助。
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Kenneth 发表于
20:48 0 v/ I: `; T0 |& m) s: K
小生求学，首先谢谢你的支持。
（1）你当然可以把职别看成是一个连续变量，如你说“比如将四类员工分别赋 ...
Kenneth,晚上好！
非常感谢您的及时回复！6 y$ A8 c/ i) b# f8 j5 ~% e
我是一边看您在南京大学讲调节和介一边等，果然就等来了。
明白多了。谢谢！3 M; Y: A- s8 T( R# n% k
但是还有一处不明白：在用三个虚拟变量的情况下，对于高层：1，0，0，中层：0，1，0，基层管理：0，0，1都能够按您的方法解释，可是，这种情况如何解释“工作压力”是否调节一般员工与组织承诺的关系？？
这个问题尤其让我揪心。谢谢！
祝8 k! p. x) G; C! ^
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经反复琢磨，终于明白了。感谢Kenneth,祝暑假愉快！
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其一的方法只是说三个虚拟变量成为一组时，是否有调节。至于“如何”调节就要看其二的分析了。; Q6 s( }" Z/ g6 C8 \* P
当有调节的时候，不一定要三个都同时调节的，说不定只有一个会起调节作用。
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诚挚的感谢您！以后问题要多多向您请教！
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Kenneth 发表于
21:51 & Y( x$ g) W- _) h% O) p
其一的方法只是说三个虚拟变量成为一组时，是否有调节。至于“如何”调节就要看其二的分析了。) J+ b" y& G- z' c, U# M0 D
当有调节的 ...
的确！我就发现在有显著的调节效应的情况下，具体分析调节作用的方式时，有不同的结果。谢谢!
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一般员工是否对组织承诺有影响，这种影响是否受到工作压力调节该怎么看呢？
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