自变量是三分类无序变量，如何用spss做调节效应分析？
我想研究自变量是三分类变量，调节变量和因变量都是连续变量的模型的调节效应。
目前我将自变量做了哑变量处理，用spss里的分析-回归-线性，加入了三层，得到了以自变量一个水平为标准，另外两个的调节作用。
得出的结果显示自变量的水平2和调节变量的交互作用、自变量的水平3和调节变量的交互作用均显著。
但我无法用文字来描述出这个结果，网上找到的解答是“自变量的水平2如何影响因变量受到调节变量的调节”，不知道这种说法是否正确？如果我还要看水平1，是不是要换一个水平作为标准呢？
以下内容部分参考ChatGPT模型：
首先，你的做法是正确的，将三分类变量作为哑变量，并在线性回归模型中加入交互项来探究调节效应。对于你的结果，可以这样描述：
在调节变量不变的情况下，自变量的不同水平对因变量的影响存在显著差异。具体来说，当自变量为水平2时，其与调节变量的交互作用对因变量有显著影响；当自变量为水平3时，其与调节变量的交互作用也对因变量有显著影响。
如果你还想看水平1的影响，可以将其作为基准水平，重新进行线性回归分析，得到水平1与调节变量的交互作用对因变量的影响。
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- 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7545020
- 除此之外, 这篇博客: 【一文弄懂】张正友标定法-完整学习笔记-从原理到实战中的 1.张正友标定处于什么水平，为啥提到相机标定，就不得不提他张博士的方法？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
- Tsai两步法是先线性求得相机参数，之后考虑畸变因素，得到初始的参数值，通过非线性优化得到最终的相机参数。Tsai两步法速度较快，但仅考虑径向畸变，当相机畸变严重时，该方法不适用。
- 张氏标定法使用二维方格组成的标定板进行标定，采集标定板不同位姿图片，提取图片中角点像素坐标，通过单应矩阵计算出相机的内外参数初始值，利用非线性最小二乘法估计畸变系数，最后使用极大似然估计法优化参数。该方法操作简单，而且精度较高，可以满足大部分场合。详细原理见《从零开始学习「张氏相机标定法」（一）成像几何模型》。
- 基于主动视觉的相机标定法是通过主动系统控制相机做特定运动，利用控制平台控制相机发生特定的移动拍摄多组图像，依据图像信息和已知位移变化来求解相机内外参数。这种标定方法需要配备精准的控制平台，因此成本较高。
- 分层逐步标定法是先对图像的序列做射影重建，在重建的基础上进行放射标定和欧式标定，通过非线性优化算法求得相机内外参数。由于初始参数是模糊值，优化算法收敛性不确定。
- 基于Kruppa的自标定法是通过二次曲线建立关于相机内参矩阵的约束方程，至少使用3对图像来标定相机。图像序列长度会影响标定算法的稳定性，无法保证射影空间中的无穷远平面。
总结：
张正友标定，精度比较高，硬件条件可以争取.
但是张正友标定只考虑了径向畸变，没有考虑切向畸变.