交乘回归系数与显著性的判断要点之小笔记,与大家共勉,欢迎批评指正。
1.交乘的使用:所有的交互都不能忽略主效应项,无论是类别变量还是连续变量,亦或二者的任意交乘,即使用“##“。
2.显著性判断:根据回归(单个变量)置信区间不包括零+P值联合判断,P值容忍一般最大上限为0.1,具体可根据实际研究和期刊要求设定,越小当然越严苛、越显著。
3.影响系数的判断:两个交乘主效应项对Y的边际效应都应该主效应项+交乘项。
4.其他系数的判断:交乘回归模型中,其他变量的显著性水平均与一般回归一致,即要求P值小于0.1。
5.两个类别变量交乘:交乘项报告的是组间差异。若为两个类别变量的交乘,则需要根据两两分组判断,对于结果中,A组的系数,应解释为A相对于B组(或者其他组,如有多个组)的差异,具体差异值应该是主效应与交乘项系数之和。


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