关于交叉项的调节作用、分组回归的运用

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

基本模型是Y=aA+bB+cC+控制变量
本来想做一个A*B、A*C的交乘项，但是A*C放进去他的VIF值有15，存在多重共线性。我就只能删掉了。
求问各位各位大神，有没有更好的解决方法呢？比如做分组回归，A均值以上一组，A均值一下一组这样子回归可以吗？
如果这样可以的话在分组回归的模型里面还需要加上A这个变量吗？这时候的回归模型应该是什么样子的啊？

第二个问题：这个可以用均值检验、中值检验来检查其分组当中的Y值是否具有显著性差异来解决吗？

小白一个，跪求各位大神帮忙？

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6 回帖

关键词：调节作用 分组回归 交叉项 多重共线性 多重共线 模型

同问啊啊

在进行交互作用分析之前，需要将所有自变量进行中心化，然后再相乘建立交互项。不提倡分组回归。

扬~嬑 发表于 2015-9-15 22:03
基本模型是Y=aA+bB+cC+控制变量
本来想做一个A*B、A*C的交乘项，但是A*C放进去他的VIF值有15，存在多重共线 ...

分组回归使得样本量一分为二了，样本量的减少可能使得各组别的代表性变差，导致选择性偏误。所以一般不用分组回归，构建交互项比较好。同时，为了避免多重共线性以及模型结果更好解释，一般会对连续性指标进行中心化后再构建交互项纳入模型。祝好运～

扬~嬑 发表于 2015-9-15 22:03
基本模型是Y=aA+bB+cC+控制变量
本来想做一个A*B、A*C的交乘项，但是A*C放进去他的VIF值有15，存在多重共线 ...

第二个问题，如果你把A分组了，直接以虚拟变量的形式把A纳入模型即可。然后看对应的系数显著性解释即可。

xddlovejiao1314 发表于 2015-9-17 06:20
第二个问题，如果你把A分组了，直接以虚拟变量的形式把A纳入模型即可。然后看对应的系数显著性解释即可。

您好，我想问虚拟变量（0,1）设置后，乘积项是不会出现0的可能？