调节效应结果要不要看解释变量的系数大小啊？

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请问大神们，做调节效应，要不要看调节回归结果中解释变量的系数数值的变化？比如我主效应是A正向影响B，调节变量C负向调节了A与B的正向关系，那是不是在调节回归结果中的A的系数数值必须要比主回归结果中的小呢？但我做出来的是要比主回归的大。该怎么解决呢？

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关键词：解释变量 调节效应 回归结果 调节变量 调节效应

顶顶顶自己

个人觉得应该不用看解释变量大小。通过看交互项是否显著判断是否存在调节作用。

DAWN1406 发表于 2023-9-4 17:51
个人觉得应该不用看解释变量大小。通过看交互项是否显著判断是否存在调节作用。

谢谢回答，我也觉得应该不用。还想请问一下如果交互项显著性只有一颗星的话，会不会太低了？（是写毕业论文，怕答辩被问，非投稿）

系数大小还要结合变量均值，比如原方程是Y=3X+3，X均值是10，那Y均值就是33；加了调节效应，方程变成Y=3(2-4C)X+3，此时虽然调节效应C的系数（-4）比X的原系数（3）绝对值大，但只要Mean(Y)=33=Mean(3(2-4C)X+3)=Mean(63-120C)推出来C的均值在0.25，满足这个条件就没问题啊

一般不用看的

在解释调节回归结果时,不能仅仅看自变量(解释变量)系数的变化作为判断调节效应存在与否的决定性依据。因为这种变化可能受多重共线性、变量测量误差及调节效应本身的非线性影响,其变化原因较为复杂。判断调节效应存在的关键在于验证调节变量和交互项的回归系数是否显著,且方向符合理论预期。应当从多个角度综合判断,如交互项的显著性、模型拟合度的改善情况等,结合理论对回归结果进行多方面分析,不能仅凭自变量系数的单一变化就否定调节效应的存在。需要全面考量各统计与经济学指标,妥善解释回归结果。

爱吃橘子皮 发表于 2023-9-4 19:44
谢谢回答，我也觉得应该不用。还想请问一下如果交互项显著性只有一颗星的话，会不会太低了？（是写毕业论 ...

压根不用考虑这个问题。
你倒是要关注效应量的大小。

myangelthx 发表于 2023-9-7 09:47
压根不用考虑这个问题。
你倒是要关注效应量的大小。

谢谢指教！请问为什么要看效应量大小？不是调节效应显著就行了嘛？

爱吃橘子皮 发表于 2023-9-8 15:35
谢谢指教！请问为什么要看效应量大小？不是调节效应显著就行了嘛？

回归系数会受到样本量的影响，比如你的系数可能是0.02，如果样本小的话，他可能就不显著，但是若样本量在1000他可能就显著了（1000个是数字是我乱写的，主要想表达的是样本量增大。）
但是效应量就不受样本量的影响，增加样本量不会改变效应量（能告诉我们有A对B有影响，而且影响有多大）
回归的效应量需要用到R2,Cohen有衡量效应量的建议。