[問題] 中介或調節效果？
最近遇到一個問題，翻了許多資料後還是沒啥頭緒
所以上來請教有經驗的板友
我的問題和中介效果、調節效果有關
內容有點長，裡面的故事也都是另外舉例的，還望大家能有耐心看完..
首先，簡單說明一下我的主題
一開始我想檢驗「身體的健康程度」(X)和「體重是否變瘦」(Y)兩者間的相關性
X是連續變數，0非常健康-------->20病情嚴重，病越重，分數越高
Y是二分的變數（變瘦1／沒變瘦0）
傳統論點認為：健康越不佳，體重就會變瘦
所以檢證的假設是：X和Y之間是 正相關
但跑了Logistic迴歸之後卻發現，X和Y之間的相關性 不顯著 且是 負相關
所以接下來我就想找看看有無其他的因素會影響X和Y間的關係
從過去理論文獻當中
學者們提到「吃進去的食物性質與數量」(M)會影響「體重變瘦與否」(Y)
因此我就列出三種食物（澱粉類M1、水果類M2、茶類M3）（連續變數）
檢驗他們的相關性
結果呈現出：
一，「健康程度」(X)和 澱粉類M1、水果類M2、茶類M3 都有顯著的 負相關
（病越重，吃得越少）
二，只有 澱粉類M1 和 「體重變瘦」(Y) 之間有顯著的 負相關
至於M2 M3都未顯著
（澱粉類的熱量高，吃越少，越會變瘦；吃越多，越會發胖）
所以我就知道 澱粉類M1 可能會影響X和Y的關係
為了確定M1確實有影響
因此我把 M1當成 控制變數，和X一起再跑一次 Logistic迴歸
結果顯示：
X對Y的關聯程度提升，而且負相關達到顯著水準
我現在的問題點是：
一，請問我把M1當成控制變數的做法
能不能用來判定 M1的確有著中介或調節的效果？
（我不需要知道效果的強度，或完全中介與部分中介
只需要知道是不是有中介效果即可）
二，我查到的資料在進行中介或調解效果分析時
依變項(Y)都是連續變項，或者分成三份以上的變項（用虛擬變項去跑）
但我的依變項卻是二分，0和1的變項
好像沒辦法用這種方式去檢驗？那有沒有其他合適的方法？
三，大家常說的中介效果成立都是符合：
(a) X------->Y 顯著
(b) X------->M1 顯著
(c) X*M1---->Y
但我的情況是：
(a)X------->Y 就已經不顯著
但是
(b)X------->M1 顯著
(c)M1------>Y 顯著
那這樣 X----> M1-----> Y 之間還有中介或調節的關係嗎？
四，在這樣的情況之下，該怎麼替 M1 定名？
它是 中介變數？調節變數（干擾變數）？還是......？
五，該怎麼詮釋統計結果比較妥當？
目前比較確定的是：
1. X和Y沒有顯著的直接相關（身體的健康程度不會直接讓體重變瘦）
2. M1和Y有顯著的負相關（澱粉類吃越多，體重越胖0
吃越少，體重越瘦1）
3. X和M1有顯著的負相關（病得越重，吃東西的量越少）
4. 把M1當成控制變項後，X和Y之間出現 顯著負相關
（病得越重，體重越胖0，身體越健康，體重越瘦1）
如果只就2和3（X--->M1，M1---->Y）這兩段來解釋，是合乎理論預期
（病得越重，澱粉類吃越少，澱粉類吃越少，則體重越瘦
所以病情越重 與 體重變瘦 之間有著正相關）
但M1的角色是甚麼？可以把它稱為中介變項嗎？
另外，要怎麼解讀 4 這一點？
它雖然凸顯出M1的影響力，可是卻和理論預期相反
而且也和結合2,3兩段後的解釋相反
在控制M1以後，X和Y呈現出顯著的負相關
（病越重，體重越胖？？？）
我目前的解釋方法是：
病情的嚴重程度(X)在某種情況之下的確可能使得 體重變瘦(Y)
但體重變瘦與否 必須視 澱粉類M1 吃的數量多寡而定
M1是很重要的干擾或中介變項
倘若病情很嚴重，同時澱粉類吃很多，那麼體重變瘦的機率會增加
如果病情嚴重，但澱粉類吃很少，則變瘦的機率會下降
如果身體很健康，但澱粉類吃很多，會提高變胖的機會
如果很健康，但澱粉吃很少，會降低變胖的機會
請問這樣的解釋妥當嗎？？
懇請版友們提供建議，萬分感謝!!
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感謝大大的回覆
我的確搞不太懂中介和調節的意思
有些資料甚至把調節和中介的檢驗方式寫成同一種
請問我文中提到的M1 是屬於哪一種呢??
※ 編輯: winchin (112.105.52.213), 04/17/2014 14:36:15
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