《表1 线性回归系数检验：使用R语言实现Johnson-Neyman分析》

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《使用R语言实现Johnson-Neyman分析》

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结果见表1，其中模型整体检验的F=170.60，P<0.001，调整R2为0.929，表明所建立的回归模型有统计学意义。各回归系数的假设检验结果显示，pre、group以及两者的交互项均存在统计学意义。交互项有统计学意义即表明调节效应显著，两组的回归斜率不平行。建立的回归方程为：。对于group1而言，pre得分每增加一个单位，post得分平均增加1.04个单位，对于group2而言，pre得分每增加一个单位，post得分平均改变的单位数等于group1改变的单位数与交互作用项的偏回归系数之和，即1.04-0.95=0.09个单位。