解決這個問題花費(fèi)了我不少精力,，人處在一種焦慮和筋疲力竭中整整2天,。曾在幾個華西的博士、碩士QQ群里請教這個問題,，僅有一個學(xué)精神心理學(xué)的碩士給了一點啟發(fā),，但詳細(xì)怎么做，就沒有人再懂了,。也在人大經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)貼請教,，也是被告知要人工增加變量，且是用SAS來做,。SAS除了在同濟(jì)醫(yī)大學(xué)的那點外,，早就忘了。現(xiàn)在用的都是SPSS,。

     直到,，請教侯杰泰老師，在其一步一步的指導(dǎo)下,，這個問題才迎刃而解,。因為解決問題的過程如此艱難，再加上懂的人不多,，所以覺得有必要把這個問題的解決方法寫下來,。當(dāng)然，也便于自己查閱（久了,，怕忘）,。

     這個問題是基于劉朝杰老師發(fā)給我的一篇文獻(xiàn)溫忠麟老師的《調(diào)節(jié)效應(yīng)與中介效應(yīng)的比較和應(yīng)用》論文，當(dāng)自變量和調(diào)節(jié)變量都是連續(xù)變量時,，用帶有乘積項的回歸模型,，做層次回歸分析。

     一般做多重線性回歸,，都是逐個把自變量選進(jìn)自變量框的,，沒有乘積項,。因此，只能在數(shù)據(jù)庫中手工增加一個帶有乘積項的自變量,。比如,，生存質(zhì)量QOL與慢性病的關(guān)系，往往受到年齡的影響,。那么這時,，想看年齡（X）與慢性病(M)對生命質(zhì)量是否有交互作用，這里的交互其實就是調(diào)節(jié)效應(yīng)分析,。把年齡(X)作為調(diào)節(jié)變量,，慢性病(M)是自變量，QOL是應(yīng)變量,，怎么做,？

    第一步，把需要分析的變量標(biāo)準(zhǔn)化,。這個是非常關(guān)鍵的一步,。有兩種方法，一種是在transform的compute里做,，zx1 = (X - mean X) / SD of X,。另一種是直接在descriptive做，在derscriptive中有一個選項“save standardized values as variables”,選中它,，所分析變量自動轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化,，并保存為一個新的變量。

   第二步,，在transform中用computer設(shè)置一個新變量,，讓新變量等于X*M.

第三步，可以做多重線性回歸了,。但是要注意的是必須選用“enter”,，而不是stepwise等其他變量進(jìn)入的方法。就是讓自變量強(qiáng)制進(jìn)入模型,。做回歸的時候，先做Y對X,，M的回歸（第一個模型）,，然后做Y對X, M, X*M的回歸（第二個模型），每個模型的R square的差值越大越好,，表示調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著,。

 第四步，結(jié)果出來的時候,，要看Unstandardized Coefficients的結(jié)果,。由于自變量在第一步已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化,，所以這時的Unstandardized Coefficients就是標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果，而不能再看Standardized Coefficients這一列的結(jié)果,。另外,，由于自變量是強(qiáng)制進(jìn)入，所以所有變量都應(yīng)在模型中,，無論它是否有顯著性,。