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如何用SPSS中的回归分析如何做具有多个测量条目的变量的调节效应分析?

如何用SPSS中的回归分析如何做具有多个测量条目的变量的调节效应分析?

最近在写论文,遇到一个比较麻烦的问题,需要做调节效应分析,看了论坛中的许多帖子,但感觉有些地方仍然说的不清晰!
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& U. c' E4 ]' b. Iwww.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件我看论坛中有关于调节效用的帖子都是在说A、B、C都是具有直接的数据的调节作用,比如A是学习态度、B是焦虑、C是数学成绩的这类分析,这类分析相对来说简单一些,用SPSS回归分析或者层次回归就可以了(因为我要SPSS中回归分析做调节效应检验,不用SEM方法进行检验)!www.spsschina.com ,spss论坛,数据分析,数据调查,市场调研,SPSS,PLS,DEA,spss下载,spss 下载,spss 教程,spss软件,spss中文版下载,spss免费下载,spss是什么,spss13.0下载,SPSS教程,Spss视频,数据分析师,数据分析论坛,数据分析软件- L- `" C# L/ R& X* }. k4 h! f
但对于比如有五个测量题目的客户满意、五个测量条目的客户忠诚和五个测量条目的客户价值这种变量来说,做起来时感觉比较困难,特别是没有各个潜变量的得分数据,而只有各潜变量测量条目的得分数据,而在SPSS回归中要输入的数据是各个潜变量的得分数据,请问如何通过各个测量条目的得分算出各个潜变量的得分?这个问题困扰了我好几天了!: N7 A6 M) B8 L" z7 L
我看有些帖子和论文中说先要对数据(当然是各个测量条目的得分数据)进行“中心化处理”(Centering the independent predictor variables),请问这个中心化处理如何在SPSS中(抑或其他的软件)进行?我的意思是中心化处理后是否得到的就是各个“潜变量”的得分数据,而不是各个“测量条目”的得分数据,因为我看有些论文中说中心化处理是用各个“测量条目”的得分情况减去所有个案在该条目上的得分均值来得到,可是我想要是各个“潜变量”的得分数据!
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