CAHOST: An Excel Workbook for Facilitating the Johnson-Neyman Technique for Two-Way Interactions in Multiple Regression.
CAHOST: An Excel Workbook for Facilitating the Johnson-Neyman Technique for Two-Way Interactions in Multiple Regression.
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DOI：
10.3389/fpsyg.2017.01293
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发表时间：
2017
影响因子：
3.8
通讯作者：
Strube MJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Carden SW;Holtzman NS;Strube MJ
当使用多元回归时，研究人员经常希望探索另一个变量如何调节两个变量之间的关系；这称为交互。从历史上看，有两种方法被用来探测相互作用：选择点方法和约翰逊-内曼（JN）技术。使用 JN 技术可以避免选取点方法的局限性。目前，可用于实施 JN 技术和创建相应图形的软件缺乏一些理想的功能，最值得注意的是易用性和图形质量。为了填补文献中的这一空白，我们提供了免费的 Microsoft Excel 2013 工作簿 CAHOST（作者姓氏的前两个字母的串联），它允许用户无缝地创建 JN 技术结果的可发布的图表。
When using multiple regression, researchers frequently wish to explore how the relationship between two variables is moderated by another variable; this is termed an interaction. Historically, two approaches have been used to probe interactions: the pick-a-point approach and the Johnson-Neyman (JN) technique. The pick-a-point approach has limitations that can be avoided using the JN technique. Currently, the software available for implementing the JN technique and creating corresponding figures lacks several desirable features–most notably, ease of use and figure quality. To fill this gap in the literature, we offer a free Microsoft Excel 2013 workbook, CAHOST (a concatenation of the first two letters of the authors' last names), that allows the user to seamlessly create publication-ready figures of the results of the JN technique.
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影响因子：
3.8
作者：
Bauer, DJ;Curran, PJ
通讯作者：
Curran, PJ
影响因子：
3.9
作者：
Garcia, Donna M.;Schmitt, Michael T.;Ellemers, Naomi
通讯作者：
Ellemers, Naomi
影响因子：
6.3
作者：
MACKINNON, JG;WHITE, H
通讯作者：
WHITE, H
影响因子：
5.4
作者：
Hayes, Andrew F.;Cai, Li
通讯作者：
Cai, Li
DOI：
10.3102/10769986031004437
发表时间：
2006-12-01
影响因子：
2.4
作者：
Preacher, Kristopher J.;Curran, Patrick J.;Bauer, Daniel J.
通讯作者：
Bauer, Daniel J.