这个交互项怎么解释呢？

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请问这个交互项如何分析呢？迁移是指本人是否迁移（1=是，0=否），父亲收入是父亲收入对数；因变量是本人收入对数。 为什么未迁移的代际收入弹性是0.64，而迁移群体的是0.39呢？这个两个数字怎么根据回归结果说明呢？

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关键词：交互项 回归结果 收入弹性 因变量 如何 因变量

交互项要这样解释：
1.模型里面只纳入了父亲收入和迁移的主效应，以及二者的交互效应，那么，我们列一个方程：
Y=0.64X1+0.36X2-0.25X1*X2（在这个里面，X2只有0和1两个取值，其中，0是不迁移，1是迁移）
2.代入：当X2=0,则Y=0.64X1+0-0=0.64X1。我们可以知道，非迁移群体的收入弹性系数是0.64；
3.代入：当X2=1，则Y=0.64X1+0.36-0.25X1=0.36+0.39X1。我们可以知道，迁移群体的收入弹性系数是0.39.
4.前两步我们可以比较出不同群体的收入弹性系数只差，那么，所谓的虚拟变量其作用也就是为了分组讨论做一个准备，理解它的作用是什么，解释起来就不困难了。
题外话：最后，其实如果要得出迁移人口和未迁移人口收入的比较的话，在这个模型里，我们只要比较截距以及二者相交的点，这样就可以求出在哪里是一个相等的点，在哪个区间内迁移的收益大，那个区间内，留在本地收益大。

非常感激高人的指教！

这篇文章挺有意思的，朋友把文章名字告诉我，我也去找来看下

Alfred_G 发表于 2014-8-18 08:41
这篇文章挺有意思的，朋友把文章名字告诉我，我也去找来看下

你好，非常感谢你的指教！论文题目是《劳动力自由迁移为何如此重要？--基于代际收入流动性的视角》。
请问在第2、3步代入的时候，我怎么没有看懂呢，按我的理解应该是：当X2=0时，Y=0.64X1（非0.64x2）；当X2=1时，Y=0.64X1+0.36-0.25X1（非0.64X2+0.36-0.25X2），是这样吗？还是我理解错了呢？我的QQ是540092908，能否加我一下呢？很希望能跟你多学习学习。谢谢你！

一幢山一片海 发表于 2014-8-18 09:25
你好，非常感谢你的指教！论文题目是《劳动力自由迁移为何如此重要？--基于代际收入流动性的视角》。
请 ...

仔细看了一下，原来是我写串了行。。。脑子秀逗了，不好意思啊，你写的那个是对的

Alfred_G 发表于 2014-8-18 09:28
仔细看了一下，原来是我写串了行。。。脑子秀逗了，不好意思啊，你写的那个是对的

没有关系的，呵呵。有两个问题想向你请教：1,我们一般在什么时候可以添加交互项呢？2，添加交互项会不会由此而产生共线性问题呢？

一幢山一片海 发表于 2014-8-18 09:38
没有关系的，呵呵。有两个问题想向你请教：1,我们一般在什么时候可以添加交互项呢？2，添加交互项会不会由 ...

1.加入交互项一般都是有分类变量存在，或者是分类变量和分类变量，或者是分类变量和连续变量。一般思想就是“分组”。比如想这篇文章里面，迁移与非迁移，以及父亲收入。那么我们做交互时候，讨论的话，就是父亲的收入在迁移组以及非迁移组区别。  换个例子，男性女性的受教育程度对于收入的影响，教育回报的问题。交互的时候，收入水平在男性组随着教育程度增加会怎样，随着女性教育程度增加会怎样，如此。如果把教育程度换成高中低的序次分类变量，同样也可以，这样产生了六个组（三个对照组）：男低，男中，男高；女低，女中，女高等。分析师侯同样是按照这个逻辑去解释。
个人感觉：交互项的解释其实更多是一种技巧性的安排，并不是特别难懂。
2.加入交互项会不会产生多重共线性。
这个担心是很正常的，不过不用担心这个问题。从解释力度来讲，交互效应是比主效应要弱很多的。我们一般都是在考虑完主效应才考虑交互效应。主效应不显著，交互效应是没有意义的。
另外，楼主也可以了解下多重共线性发生的机理，一般而言，是主效应里面的几个变量发生了共线，而且可能是发生了相互解释或者干涉，这个可以通过协相关矩阵检查出来，然后再看容忍系数。
一句话：交互效应是不会对主效应造成共线性问题的。

Alfred_G 发表于 2014-8-18 11:03
1.加入交互项一般都是有分类变量存在，或者是分类变量和分类变量，或者是分类变量和连续变量。一般思想就 ...

好的，非常感谢你。