交互项解释

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

调节效应 Y＝a性别+b体制+c性别*体制。加入交互项“性别＊体制”后“性别”的系数a不显著了,还可以继续分析吗?（1）Y＝a性别,a显著为负（2）Y＝a性别+b体制,a显著为负,b显著为负（3）Y＝a性别+b体制+c性别*体制,c不显著,a也不显著了,这种情况该怎么解释？（女性=1，体制内=1）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏12 回帖

关键词：交互项 调节效应 体制内 女性

hustchen2012 发表于 2015-4-20 08:04
看看这篇文章吧

好的，我看看，非常感谢！

第一，在做交互效应前，你要想为什么要加交互效应，这是你想解决的问题么？你不能看着别人文献做，你就跟着做，你要考虑你的研究区域，你的数据，你想做的是什么，这是其一；第二，搞清楚为什么要加交互项后，不显著有没有专业上去解释的原因。如性别和体制间存在的某种关系使得性别单独不显著了。寻求专业上的解释。此为其二；第三，虽然我们常以为变量显著为好，但有时变量不显著也有其好处，重要的是符不符合实际和感性认识，能不能从专业上解释的通。

auirzxp 发表于 2015-4-21 00:03
做交互项之前，先把“性别”和“体制”中心化，成为“性别_C”和“体制_C”.
然后在回归方程中放入：
Y＝ ...

为什么要这样做呢？可以解释一下具体的原因吗？你的意思是不是暗示了出现我提问题的那种结果是因为我交互项处理出错才有的错误结果？我的那个结果是否可以用来解释和分析？

auirzxp 发表于 2015-4-21 09:08
“性别*体制”这个交互项没有中心化，就会和“性别“、”体制”之间造成严重的共线性，因此回归系数受到很 ...

恩恩。会影响显著度吗？非常感谢你的提醒啊。另外，我用的不是面板数据，是横截面数据。

auirzxp 发表于 2015-4-21 11:18
横截面数据也是这样处理的。当然会影响系数和显著度了

恩恩。太感谢了！！我的模型中，无论加入什么交互项，交互项都不显著。不知道是不是因为没有做去中心化处理。终于找到可能的改进空间了。那还请问一下，因变量需要去中心化处理吗？另外还有一个问题，你知道一般什么情况使用固定效应模型吗？

hui_candle 发表于 2015-4-21 11:30
恩恩。太感谢了！！我的模型中，无论加入什么交互项，交互项都不显著。不知道是不是因为没有做去中心化处 ...

横截面数据需要使用固定效应模型么？不需要吧。在面板数据中，才存在固定效应模型和随机效应模型的选择问题吧。可以通过hausman检验来判定。