在计量经济学模型中，将原本作为主效应回归中的连续变量转换为二元（0-1）变量以检验其调节作用是可行的。但这通常需要考虑几个关键点：
1. **理论依据**：这种转换应该基于合理的理论假设或研究目的。如果从理论上讲，该变量在特定阈值以上和以下的作用机制不同，那么将其转化为一个二元变量可能是有意义的。
2. **信息损失**：将连续变量转变为0-1变量可能会丢失大量信息，尤其是当原始数据具有丰富的变异性时。例如，如果原本是一个等级量化的满意度评分（如1到5），现在简单地转换为“满意”或“不满意”，就可能忽略了评分中的细微差异。
3. **统计效率**：连续变量通常比二元变量提供更高的统计效率，尤其是在处理小样本数据时更为明显。因此，在进行调节效应分析之前，请确保这种转换不会导致模型的过度复杂化或降低其解释力。
4. **模型选择和验证**：在将变量转化为0-1后，需要重新评估模型的有效性和拟合度。使用适当的方法（如交叉验证、调整R或其他模型选择准则）来确认新模型是否合理且优于原模型是十分重要的。
5. **结果解释**：一旦决定采用二元变量进行调节效应分析，解释结果时需格外谨慎。在讨论系数的含义或对政策建议的影响时，必须考虑到转换后变量的性质和限制。
总的来说，在特定研究背景下，将连续变量转化为0-1变量并用作调节变量是可行的，但这一做法应该基于清晰的理由，并且需要仔细评估其可能带来的影响与局限性。
此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用
加好友,备注jltj
京公网安备 11010802022788号
论坛法律顾问：王进律师
知识产权保护声明
免责及隐私声明
发帖
雷达卡
