有調節變數的sem模型

1、cma元分析軟體中，怎麼做調節變數的的分析，固定效果模型和混合效果模型怎麼看啊

固定效應模型只能用EVIEWS做,SPSS是做不了面板數據固定效應回歸模型.
1. 這兩種軟體做多元線性內回歸時容，有沒有注意選擇變數控制的概率值，有點默認是0.05，有點默認是0.1。如果這個概率值設置不同，選擇出的自變數個數當然是不一樣的。
2. 相關分析只考慮到兩個變數之間的關系，而並沒有考慮所有變數之間的交互關系。當在相關分析中發現，某個變數和因變數存在強相關，但在回歸分析中，不一定留在回歸模型中，因為多元回歸模型中，常常存在幾個自變數之間存在強相關性，而影響回歸的效果，因此幾個強相關的變數最後可能只會留下一個或較少的變數在模型中。

2、畢業論文要做SPSS分析,有一個具體模型,要研究調節變數對因變數有顯著性影響,應該用哪一種顯著性檢驗？

首先來回答你的問題：
1. 非標准化系數就是回歸方程的斜率，表示每個自變數變化1個單位，因變數相應變化多少個單位，該系數與自變數所取的單位有關，一般不用來衡量自變數的影響力大小。
2. 標准化系數消除了自變數單位的影響，其大小可以衡量每個自變數對因變數的影響力之大小，一般來說，標准化系數的絕對值越大，該自變數對因變數的影響力就越大。

其次，大致給你提出點分析和建議（2-4條的前提是樣本量夠大）：
1. 樣本太小，只有5組數據，得到的結果往往不可靠，強烈建議增大樣本量，否則統計分析可能毫無意義，甚至造成錯誤。
2. 從自變數t檢驗結果來看，逗其來石含量地與逗頸部密度地對應的sig值均超過了0.05，用統計專業的話來說，這意味著逗在0.05的顯著性水平下，這兩個自變數與因變數不顯著相關地，通俗的說，在自變數平均孔徑存在的前提下，這兩個變數基本可以排除出方程了。

3. 從偏相關性來看，3個自變數之間有極強的相關性（或共線性），因為強相關的自變數往往會導致不合理的統計分析結果，因此理論上他們不可以一起放入方程。
4. 建議你在做多元線性回歸分析的時候採用多元逐步回歸，這樣可以按自變數影響力的大小自動排除強相關的變數，也可以自動排除對因變數無顯著影響的自變數，從而得到更可靠的分析結果。

3、spss中，一個自變數，一個調節變數，一個因變數，怎麼做交互圖？以及怎麼看出該調節變數存在調節作用？

只在分析-一般線性模型-選入因變數、固定因子做出來的結果，是截圖， ，但是如果在模型里選版擇設定權，把s0*x2做的話截圖是，，我不太懂這是什麼原因造成的，那這能不能說交互性別在x2對因變數的影響作用中有調節作用呢，謝謝，迷茫中，謝謝

4、SEM如何分析調節變數

<

5、怎麼用amos畫調節變數的結構模型

調節變數在Amos中以主效應和交互效應形式存在，需要畫兩個箭頭指向被調節變數。（南心網 Amos調節效應）

6、二分類結果變數可以用SEM模型嗎？

據我所知二分類結果變數是可以有s1m模型的。

7、模型中有調節變數的同時有三個控制變數，要做交互嗎

VAR模型有幾個內生變數就要幾個方程，方程中也可以含有外生變數，專哪個是內生哪個屬是外生，看你的研究目的了，貨幣供應量M2，利率Shibor,匯率ExchangeRate,物價指數CPI，GDP這幾個變數，你不能全都選，因為存在著完全共線性的可能，要舍棄掉其中的1-2個變數

8、你好，請教您個問題，我想做含調節變數的結構方程模型，您有時間指導一下嗎？

這個可以啊。