stata回归，解释变量A、A*B,结果A显著，但AB不显著

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请问各位，交互项不显著是表明什么意思呢，本来想的是A显著为负，AB显著为正，从而证明B能够提升A对被解释变量的解释程度。但现在A显著为负，AB为正，但不显著，怎么解释呢？

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关键词：Stata 解释变量 tata 交互项

AB项就是指AB联合起来对被解释变量的影响，A显著，但AB不显著说明，A对被解释变量有影响，但是AB交叉联合起来就没有影响了。A系数为负，AB系数为正说明，A与被解释变量负相关，但是联合B即AB就和被解释变量正相关了。

举个例子：Y被解释变量是成绩，A是听课时间，B是听课不认真程度，显然A和Y是正相关的，但是AB（听课时间长但是很不认真）与Y是负相关的。

交叉项再虚拟变量中用得比较多，考虑模型Y=a+bA+cB+dAB，假设B为1时表示男性，B为0时表示女性，假设A是工作时间，Y是工资，当B取值不同时，就可以分析不同性别情况下，工作时间对工资的影响。

感觉自己说的云里雾里的，不知道对楼主有没有帮助~

呵呵 楼上说的挺好的啊

伍德里奇第四版第六章第186页有关于交互项的详细阐述。

我想问一下，研究A、B、AB对Y的影响时，A、B都是对Y显著正相关，但是AB相乘却是显著负相关这是为什么。。。

aggie120 发表于 2016-6-26 18:00
我想问一下，研究A、B、AB对Y的影响时，A、B都是对Y显著正相关，但是AB相乘却是显著负相关这是为什么。。。

请问你解决了吗？我也想知道为什么