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[统计软件] 这个交互项怎么解释呢? [推广有奖]

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请问这个交互项如何分析呢?迁移是指本人是否迁移(1=是,0=否),父亲收入是父亲收入对数;因变量是本人收入对数。 为什么未迁移的代际收入弹性是0.64,而迁移群体的是0.39呢?这个两个数字怎么根据回归结果说明呢?
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关键词:交互项 回归结果 收入弹性 因变量 如何 因变量

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沙发
Alfred_G 学生认证  发表于 2014-8-18 08:40:43 |只看作者 |坛友微信交流群
交互项要这样解释:
1.模型里面只纳入了父亲收入和迁移的主效应,以及二者的交互效应,那么,我们列一个方程:
Y=0.64X1+0.36X2-0.25X1*X2(在这个里面,X2只有0和1两个取值,其中,0是不迁移,1是迁移)
2.代入:当X2=0,则Y=0.64X1+0-0=0.64X1。我们可以知道,非迁移群体的收入弹性系数是0.64;
3.代入:当X2=1,则Y=0.64X1+0.36-0.25X1=0.36+0.39X1。我们可以知道,迁移群体的收入弹性系数是0.39.
4.前两步我们可以比较出不同群体的收入弹性系数只差,那么,所谓的虚拟变量其作用也就是为了分组讨论做一个准备,理解它的作用是什么,解释起来就不困难了。
题外话:最后,其实如果要得出迁移人口和未迁移人口收入的比较的话,在这个模型里,我们只要比较截距以及二者相交的点,这样就可以求出在哪里是一个相等的点,在哪个区间内迁移的收益大,那个区间内,留在本地收益大。
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非常感激高人的指教!

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板凳
Alfred_G 学生认证  发表于 2014-8-18 08:41:59 |只看作者 |坛友微信交流群
这篇文章挺有意思的,朋友把文章名字告诉我,我也去找来看下

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Alfred_G 发表于 2014-8-18 08:41
这篇文章挺有意思的,朋友把文章名字告诉我,我也去找来看下
你好,非常感谢你的指教!论文题目是《劳动力自由迁移为何如此重要?--基于代际收入流动性的视角》。
请问在第2、3步代入的时候,我怎么没有看懂呢,按我的理解应该是:当X2=0时,Y=0.64X1(非0.64x2);当X2=1时,Y=0.64X1+0.36-0.25X1(非0.64X2+0.36-0.25X2),是这样吗?还是我理解错了呢?我的QQ是540092908,能否加我一下呢?很希望能跟你多学习学习。谢谢你!

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地板
Alfred_G 学生认证  发表于 2014-8-18 09:28:35 |只看作者 |坛友微信交流群
一幢山一片海 发表于 2014-8-18 09:25
你好,非常感谢你的指教!论文题目是《劳动力自由迁移为何如此重要?--基于代际收入流动性的视角》。
请 ...
仔细看了一下,原来是我写串了行。。。脑子秀逗了,不好意思啊,你写的那个是对的

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Alfred_G 发表于 2014-8-18 09:28
仔细看了一下,原来是我写串了行。。。脑子秀逗了,不好意思啊,你写的那个是对的
没有关系的,呵呵。有两个问题想向你请教:1,我们一般在什么时候可以添加交互项呢?2,添加交互项会不会由此而产生共线性问题呢?

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Alfred_G 学生认证  发表于 2014-8-18 11:03:11 |只看作者 |坛友微信交流群
一幢山一片海 发表于 2014-8-18 09:38
没有关系的,呵呵。有两个问题想向你请教:1,我们一般在什么时候可以添加交互项呢?2,添加交互项会不会由 ...
1.加入交互项一般都是有分类变量存在,或者是分类变量和分类变量,或者是分类变量和连续变量。一般思想就是“分组”。比如想这篇文章里面,迁移与非迁移,以及父亲收入。那么我们做交互时候,讨论的话,就是父亲的收入在迁移组以及非迁移组区别。  换个例子,男性女性的受教育程度对于收入的影响,教育回报的问题。交互的时候,收入水平在男性组随着教育程度增加会怎样,随着女性教育程度增加会怎样,如此。如果把教育程度换成高中低的序次分类变量,同样也可以,这样产生了六个组(三个对照组):男低,男中,男高;女低,女中,女高等。分析师侯同样是按照这个逻辑去解释。
个人感觉:交互项的解释其实更多是一种技巧性的安排,并不是特别难懂。
2.加入交互项会不会产生多重共线性。
这个担心是很正常的,不过不用担心这个问题。从解释力度来讲,交互效应是比主效应要弱很多的。我们一般都是在考虑完主效应才考虑交互效应。主效应不显著,交互效应是没有意义的。
另外,楼主也可以了解下多重共线性发生的机理,一般而言,是主效应里面的几个变量发生了共线,而且可能是发生了相互解释或者干涉,这个可以通过协相关矩阵检查出来,然后再看容忍系数。
一句话:交互效应是不会对主效应造成共线性问题的。

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Alfred_G 发表于 2014-8-18 11:03
1.加入交互项一般都是有分类变量存在,或者是分类变量和分类变量,或者是分类变量和连续变量。一般思想就 ...
好的,非常感谢你。

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