主效应不显著，但调节效应显著要怎么解释结果？

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在期刊文献中，一般对因变量进行回归时会有四个模型：
模型1：控制变量
模型2：控制变量+自变量
模型3：控制变量+自变量+调节变量
模型4：控制变量+自变量+调节变量+自变量×调节变量

现在我的回归结果显示 模型2中 自变量对因变量的主效应不显著；但是在模型4中 自变量、调节变量和自变量×调节变量都是显著的

现在的问题如下：
对于这个结果应该如何解释呢？  自变量对因变量的主效应到底算显著还是不显著

另外在论文中需要说明自己的模型，这时候应该用 模型2（因变量=控制变量+自变量1+自变量2+…+误差项）还是模型4（因变量=控制变量+自变量1+自变量2+……+自变量×调节变量+误差项）？

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关键词：解释结果 调节效应 调节变量 控制变量 结果显示 因变量 自变量 论文 模型 如何

同问，应该如何解释？

帮顶一下，楼主解决了么？

同问，楼主解决了吗？

楼主解决了吗

I@cloud@fish 发表于 2019-2-20 11:13
楼主解决了吗

请问您这个问题解决了吗？

还是那句话，交叉之前，自变量和调节变量都必须中心化。
比如 控制变量是体重 自变量是身高

模型四里，如果没有中心化，体重的系数就是当身高为0的时候体重的作用，身高的系数就是体重为零的时候身高的系数，显著还是不显著都毫无意义

tiesuoqiao 发表于 2019-4-19 05:50
还是那句话，交叉之前，自变量和调节变量都必须中心化。
比如 控制变量是体重 自变量是身高

你好，请问这个中心化需要在stata中怎么进行处理啊？谢谢

使用center+需要中心化的变量

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