用R进行调节效应分析
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使用R进行统计分析，是免费用正版软件进行统计分析。
调节效应分析可以用pequod包来完成。分析之前需要先安装pequod包，安装方法，请在R控制台输入：install.packages("pequod")。了解pequod包的详细资料，请阅读pequod manual。
脚本与注释
library(car) # 启用car包。如果没有安装，请先按安装。安装方法，请在R控制台输入：install.packages("car")
data(Ginzberg) # 调用car包中的Ginzberg数据
library(pequod) # 启用pequod包
model1<-lmres(adjdep~adjsimp*adjfatal, centered=c("adjsimp", "adjfatal"),data=Ginzberg) #使用pequod包中的lmres()函数进行分析
# 因变量为adjdep；自变量有：adjsimp，adjfatal，adjsimp与adjfatal的交互效应。
summary(model1, type="nested") # 显示结果
S_slopes<-simpleSlope(model1,pred="adjsimp",mod1="adjfatal") # 计算simple slope
summary(S_slopes) # 显示simple slope的结果
PlotSlope(S_slopes,namemod=c("高","低")) # 画图
结果
> summary(model1, type="nested")
**Models**
Model 1: adjdep ~ adjsimp + adjfatal
<environment: 0x000000000c1fb4c0>
Model 2: adjdep ~ adjsimp + adjfatal + adjsimp.XX.adjfatal
<environment: 0x000000000c1fb4c0>
**Statistics**
R R^2 Adj. R^2 Diff.R^2 F df1 df2 p.value
Model 1 0.66 0.43 0.42 0.43 30.19 2.00 79 <0.0000000000000002 ***
Model 2: 0.68 0.47 0.45 0.03 22.76 3.00 78 <0.0000000000000002 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
**F change**
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1 79.00 11.48
2 78.00 10.80 1.00 0.68 4.91 0.03 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
**Coefficients**
Estimate StdErr t.value beta p.value
-- Model 1 --
(Intercept) 1.0000 0.0421 23.7569 < 0.0000000000000002 ***
adjsimp 0.3663 0.1004 3.6486 0.37 0.00047 ***
adjfatal 0.3845 0.1004 3.8294 0.38 0.00026 ***
-- Model 2 --
(Intercept) 1.0420 0.0452 23.0281 < 0.0000000000000002 ***
adjsimp 0.4568 0.1062 4.3027 0.46 0.00005 ***
adjfatal 0.4050 0.0984 4.1142 0.40 0.00010 ***
adjsimp.XX.adjfatal -0.3168 0.1430 -2.2160 -0.21 0.02961 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
