Как вы строите взаимодействие между фактором и непрерывным ковариатом?

Я хотел бы нарисовать на том же графике взаимодействие между моим постоянным предиктором и моим категорическим модератором. Я знаю, как это сделать, когда оба категориальны ( взаимодействие факторов ), но на самом деле не знаю, как это сделать, когда один непрерывен, а другой категоричен.

Если вы говорите о взаимодействии в общей линейной модели (например, ANCOVA), и если ваш категориальный модератор имеет достаточно небольшое количество уровней, вы можете построить отдельные линии регрессии для каждого уровня модератора. Если вы хотите, чтобы они были на одном графике, наложите их, кодируйте по цвету или типу линии и предоставьте легенду. Одна из осей вашего графика будет представлять непрерывный предиктор (предположительно, горизонтальную ось « »), а другая будет представлять зависимую переменную, которая, я предполагаю, является непрерывной. Если ваш категорический предиктор (модератор) имеет более четырех уровней, это может стать слишком занятым для одного графика, но я не знаю лучшего метода для таких обстоятельств, который не прибегает к отдельным графикам для каждого уровня.$x$

Просто чтобы ответить на следующий комментарий:

Спасибо! просто чтобы уточнить, какой график мне нужен для этого? Это точечный график с линией регрессии? Если так, то мне нужно было бы создать 3 разных графика для 3 разных уровней моего модератора ... как мне поставить его на один и тот же график? Также просто уточнить, что прогнозируемые значения принимают во внимание скорректированную регрессию с ковариатами?

Вот как это сделать в SPSS. Я использую Employee.savданные в качестве примера. Предположим, мы хотели бы использовать зарплату в качестве результата, начальную зарплату в качестве непрерывного предиктора и категорию работы в качестве категориального предиктора:

Перейти к графику> Legacy> Scatter:

Выбирай просто разбросанный сюжет нормально. Затем заполните переменные:

Затем вы увидите график рассеяния. Дважды щелкните график рассеяния, чтобы открыть редактор диаграмм. Вверху щелкните значок, чтобы «подогнать линии к подгруппам». Смотрите картинку ниже:

Выполнено:

Теперь вопрос о том, используете ли вы исходную переменную зарплаты в качестве результата или прогнозируемую зарплату в качестве результата, скорректированного для других третьих или более предикторов, зависит от вашей цели. Исходная зарплата будет лучше подходить для исследования, в то время как прогнозируемая заработная плата будет более подходящей для представления результатов регрессии.