β效應(yīng)與β效應(yīng)（可是效應(yīng)）

關(guān)于β效應(yīng)與β效應(yīng)，可是效應(yīng)這個(gè)問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、可以判斷具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。

2、交互項(xiàng)顯著說明有調(diào)節(jié)效應(yīng)，調(diào)節(jié)變量不顯著說明這個(gè)調(diào)節(jié)變量在控制了自變量和調(diào)節(jié)項(xiàng)之后單獨(dú)的作用不顯著，簡單說就是“調(diào)節(jié)效應(yīng)存在”。

3、可以這樣理解：調(diào)節(jié)效應(yīng)存在，但是調(diào)節(jié)變量對(duì)因變量的影響不顯著，所以才會(huì)出現(xiàn)交互項(xiàng)顯著，但是調(diào)節(jié)變量不顯著結(jié)果。

4、這個(gè)模型找到文獻(xiàn)支持可以成立的。

5、擴(kuò)展資料用SPSS做調(diào)節(jié)效應(yīng)分析主要看交互項(xiàng)，交互項(xiàng)顯著即有調(diào)節(jié)效應(yīng)，反之則沒有。

6、調(diào)節(jié)效應(yīng)應(yīng)該檢驗(yàn)交互因子的系數(shù)，這個(gè)系數(shù)顯著，就可以說明調(diào)節(jié)效應(yīng)了。

7、調(diào)節(jié)作用研究X對(duì)Y的影響時(shí)，是否會(huì)受到調(diào)節(jié)變量Z的干擾；比如開車速度（X）會(huì)對(duì)車禍可能性（Y）產(chǎn)生影響，這種影響關(guān)系受到是否喝酒（Z）的干擾，即喝酒時(shí)的影響幅度，與不喝酒時(shí)的影響幅度是否有著明顯的不一樣。

8、例如，R變化值僅為0.001非常非常低，而且△F?值沒有呈現(xiàn)出顯著性，說明F值變化不顯著，也即說明分層2在分層1的基礎(chǔ)上加入交互項(xiàng)，并沒有對(duì)Y起著更多的作用，而且具體看交互項(xiàng)的回歸系數(shù)值為0.020，沒有呈現(xiàn)出顯著性，也即說明交互項(xiàng)沒有呈現(xiàn)出顯著性，進(jìn)一步說明沒有調(diào)節(jié)作用產(chǎn)生。

本文分享完畢，希望對(duì)大家有所幫助。

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