求助：交互项回归做机制检验问题？

我想检验X通过M机制作用于Y（X促进 M进而促进Y），
利用交互项检验得出结果：
X和M的系数为正，但是X*M的系数为负，
请问应该怎么解释交互项呢，还是我的检验有问题呢？
谢谢！

现在经管学术界对温的逐步检验法有质疑且有文章确实在使用交互模型进行机制检验，因此，题主会使用交互项来进行机制检验。

如果论文理论逻辑是X通过M机制作用于Y（X促进 M进而促进Y），我认为使用X*M来进行机制检验是不合适的，因为M并不是一个好的交互变量，它受到了X的影响，此时的X*M实际上成为考察X的二次方项对Yr影响。但如果能找到一个研究场景A，在这个研究场景中X-->M->Y会增加（存在）或减弱（消失），假定无其他替代性解释，此时可以使用A*X或利用A进行分组来间接推断M是否是机制。也就是说，交互项可以进行机制检验，但交互项中的交互变量不应该是受到X直接影响的机制变量M，而是机制M是否存在的场景变量A。

利用交互项（分组）进行机制检验在形式上和异质性检验很相似，但其实二者的侧重点不同。异质性检验着重强调的是场景A的存在是否会影响到X对Y的影响，而机制检验强调的是利用A场景来间接推断机制是否存在。

arkfan 发表于 2023-9-25 10:03
现在经管学术界对温的逐步检验法有质疑且有文章确实在使用交互模型进行机制检验，因此，题主会使用交互项来 ...

您好，非常认同您的说法，请问您可否推荐一些利用提到的使用反映机制M的场景A做交乘项来验证机制的中英文文献呀？

在你的回归模型中，如果X、M以及它们的交互项X*M都显著，并且X与M的单独效应都是正面的，但交互项X*M是负面的，这可能表示了一种"权变"或"情境依赖性"的关系。具体来说：

1. 当X存在时，M对Y的影响可能比没有X时更小，或者说，增加的速度较慢。这是因为X*M的负系数意味着在考虑了X和M单独效应之后，当X与M同时增加时，它们对Y的综合影响实际上会减小。

2. 另一个解释是，X可能会降低M对Y的边际效果。比如，在某些情境下，X的存在使得M提升Y的效果减弱。

3. 这还可能意味着在高X水平下，M对Y的正向效应受到抑制或反转。

4. 在经济学、社会学等领域的研究中，这种现象可以解释为当一个因素（X）达到一定水平时，它开始改变另一个因素（M）作用于结果变量（Y）的方式。例如，在组织行为学中，这可能表示在高压力工作环境下（X），员工的团队合作精神（M）反而降低其对项目成功的贡献度（Y）。

因此，你的模型揭示了复杂的关系动态，并非简单的线性效应，而是体现了现实世界中的复杂性和相互作用。如果交互项的意义与你预期的研究假设相悖，这可能要求重新审视理论框架或数据收集方法是否恰当。

最后，考虑到研究设计和数据分析的严谨性，建议在解释结果时要结合具体领域的知识背景、先前文献以及模型设定的有效性进行综合分析，同时考虑使用图形化展示（如散点图加拟合线）来辅助理解交互作用的具体形态。

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Caroline_xr 发表于 2024-10-11 11:16
您好，非常认同您的说法，请问您可否推荐一些利用提到的使用反映机制M的场景A做交乘项来验证机制的中英文 ...

您好 您找到场景A做交乘项来验证机制的论文了吗，如果有，方便分享一下可以吗