⑴ 變數和虛擬變數有交互項，該如何處理
通過那個 block 功能來做，你先把主要研究的自變數B 移到自變數對話框，然後點擊一下 block的 next 就切換到下一層，然後再把A變數移入自變數對話框中，這樣就是控制A的情況下，單獨研究B對C的影響關系
⑵ 變數需要做中心化，請問因變數需要做中心化嗎
1、因變數不需要做中心化轉換； 2、第一步是自變數進入回歸方程；第二步是自變數和調節變數一起進入；第三步是自變數、調節變數、交互項一起進入；
⑶ spss中，變數去中心化是變數減去該變數的均值，那麼zscore又是什麼呢
中心化是減去均值，Z分數是再除以標准差，二者都是中心化的方法。
⑷ 數據，交互變數一定要去中心化嗎
不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）
⑸ 變數怎麼通過交互項進行調節效應檢
模型中自變數ABC，調節變數DE，因變數F，假設A影響F，B影響F，C影響F，調節變數D分別調節ABC和F之間的關系，調節變數E分別調節ABC和F之間的關系，現在使用交互項通過分層回歸檢驗調節效應
⑹ 調節變數中的交互項
（A）假設自變數X1和因變數Y存在正相關，則：（1）如果交互項（X1*X2）前的回歸系數d是正數，則是增強型或正向調節；（2）如果交互項（X1*X2）前的回歸系數d是負數，則是干擾型或負向調節；
（B）假設自變數X1和因變數Y存在負相關，則：（1）如果交互項（X1*X2）前的回歸系數d是正數，則是干擾型或負向調節；（2）如果交互項（X1*X2）前的回歸系數d是負數，則是增強型或正向調節；
⑺ 怎麼進行去中心化處理
根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。
⑻ 在回歸分析中什麼是交叉變數或者叫交互項
這個是用來做調節效應分析的，將自變數與調節變數中心化之後相乘即可得到交互項。（南心網 SPSS調節效應回歸分析）