交互项的边际效应怎么解释？

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引用豆瓣上的一段话：
[size=12.8000001907349px]《understanding Interaction Models: Improving Emprical Analyses》一文中作者特别强调，交互项模型中一次项的系数值绝对不能代表该因子是“无条件的”、“主要的”、“独立的”、或者“平均的”效应（P72），而且特别提到说，交互项因子分析一定要提供因子的边际效应和标准误（P73）。[size=12.8000001907349px]

[size=13.63636302948px]但是感到疑惑的是，在ordered probit模型中，交互项的边际效应应该怎么具体而到位地解释呢？

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关键词：边际效应 交互项 interaction Understand improving 模型

可以看看这篇文章
Ai C, Norton EC (2003) Interaction terms in logit and probit models. Economics Letters 80: 123–129. doi: 10.1016/s0165-1765(03)00032-6