逻辑回归中的调节效用结果分析

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本人统计学基础薄弱，最近做硕士论文，用到层级逻辑回归做一个调节效用。当放入自变量和调节变量时，结果如下：
[td]  

Variables in the Equation
		B	S.E.	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Step 1a	自变量	.553	.167	10.943	1	.001	1.738
	调节变量	-1.624	.324	25.162	1	.000	.197
	Constant	-1.169	2.314	.255	1	.613	.311
a. Variable(s) entered on step 1: 调节变量.

但是，当将交互项也放进去之后，结果却变成了这样，就不显著了：
[td]  

Variables in the Equation
		B	S.E.	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Step 1a	自变量	1.156	.501	5.334	1	.021	3.178
	调节变量	.691	1.571	.194	1	.660	1.996
	交互项	-.156	.110	2.014	1	.156	.855
	Constant	-10.034	7.116	1.988	1	.159	.000
a. Variable(s) entered on step 1: 交互项.

另外，如果在分析时，不放入调节变量，只放自变量和交互项，结果就是显著的：


[td]  

Variables in the Equation
		B	S.E.	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Step 1a	自变量	.967	.205	22.198	1	.000	2.631
	交互项	-.110	.023	22.087	1	.000	.896
	Constant	-7.234	2.390	9.160	1	.002	.001
a. Variable(s) entered on step 1: 交互项.

非常疑惑，这种情况是怎么回事呢？求高手给解释一下，是不是 因为调节变量本身对因变量也有显著影响？另外，在做调节效应时，是否可以不放入调节变量，只放自变量与交互项？

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关键词：结果分析 逻辑回归 Variables Variable equation 基础 论文 统计学 自变量

调节效应检验回归方程包括2个如下：  
y=a+bx+cm+e                  1）
y=a+bx+cm+c’mx+e         2）  
在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。
但具体到调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如
参考http://wenku.baidu.com/link?url=XFpAzr_Glnen_gDdGvHM_2au3XFfO2Riqe4xkl5dHScuQNbs_RyWbUFCX1aHoKSXc6BcH9ORqBgQfGgmTaq0iix-bnPrC86Ym9mUXshELki