統雄-統計神掌 調節模型 統計圖篇

Multifactorial ANOVA and GLM

神掌打通任督二脈‧易筋經以簡馭繁

多變項-多因子分析常用模型簡介

交互作用/調節模型詮釋

SPSS 統計圖

變異數分析法之視覺輔助

迴歸線法之視覺輔助

<統計圖>命令與混合模型的繪圖

SPSS輸出 .spv 檔案編輯

SPSS 統計圖 SPSS Graphs

SPSS 統計圖提供了相當多的繪圖功能，可以作為對各種多變項模型視覺輔助檢定。

以下以調節模型_交互作用之檢定為例。

調節模型_交互作用分析視覺檢定

交互作用(Interaction)就是2個以上自變項之間不相互獨立（即正交）、也不互具共線性（即平行），而存在互逆或局部增強作用（即斜交或呈現八字型）之效果，檢定方法過去稱為多因子變異數分析(ANOVA)，現在可經由一般線性模式(GLM)進行檢定與建構調節模型。

SPSS 範例檔案下載

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SPSS 應用範例

我們希望同時研究「四年制大學生」（以下簡稱大學生）「性別」與「年級」是不是都是「消費力」的自變項？其間有無交互作用效果？是否形成調節模型？

類別資料：調節模型/交互作用/多因子變異數分析

一般線性模式之應用

調節模型的建構、交互作用分析的工具，如果自變項為類別資料，則使用多因子變異數分析（Multiple Factorial ANOVA），屬於一般線性模式分析（General Linear Model Analysis, GLM）的一種。

理論敘述

大學生網路消費額因性別、年級、與兩者交互作用產生差異而構成調節模型。

資料集可使用統計圖作為視覺輔助，又可分為「多因子變異數分析法視覺輔助」與「調節模型之迴歸線法視覺輔助」。

調節模型之多因子變異數分析法視覺輔助

調節模型之多因子變異數分析法視覺輔助，就是 GLM 的剖面圖設定，結果如下。

基本判斷方法：如果個別線呈大致平行，就是沒有交互作用；如果不對稱（有增強作用）或交叉（互逆作用），就是有交互作用。

本習題的2條線看起來不平行，但就統計的「逆向思考」而言，即樣本數不夠多，還是沒有交互作用。

值得注意的是：如果顯著，就表示男性4年級、女性2年級，與其他各組出現不對稱的情形，產生 Post Hoc個別組內交互作用的現象。

調節模型之迴歸線法視覺輔助

GLM 之迴歸分析與變異數分析，基礎相同，多因子變異數分析法之視覺輔助圖，強調各平均數（圓點）的呈現，而迴歸分析方法之視覺輔助圖，強調連續線的呈現。

<統計圖>命令與混合模型的繪圖

本例同時介述<統計圖>命令，應用於繪製混合模型(Mixed Models)，即包括類別資料與連續資料。

>統計圖 Graphs 

>散布圖 Scatter/Dot

>簡單散布 Simple Scatter

>定義 Set Markers by

設定類別變項，形成以各水準在平面上獨立的線條或群組，以水準較少之變項為 X 軸。

在輸出 .spv 檔案上編輯

出現不連續點狀圖，即前節的剖面圖。

在.spv檔案上點2次，即出現圖表編輯器 Chart Editor，可進行編輯。

同時會出現〈內容〉對話介面，可作更細節設定。

>元素 Elements

>於子群組繪出最適線

先畫各水準的迴歸線。

呈現結果：

>於總和繪出最適線 Fit Line at Totle

再畫總迴歸線。

新出現之黑色線，即為總迴歸線。

在編輯器外點2下，就會回到輸出檔。

從調節模型迴歸線法之視覺輔助圖，可以看出：群組線與總迴歸線幾乎平行，亦即就統計推論觀點，無法證明母群存在交互作用、調節模型。

管理研究統計課程-問卷

參考文獻

A General Model for Testing Mediation and Moderation Effects