为什么加入交互项后反而变显著了，各位大神求解答！

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在进行某样本的连续变量回归时，我把A变量和B变量放到方程里，发现A是显著的，B不显著;后来又把A*B的交互项放进方程，结果包括交互项在内的三个变量都显著了QAQ这个该怎么解释呢求大神解答～

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关键词：交互项 求解答 连续变量 样本

主要是变量A变量B共线性较强。简单的说，是这两个变量有很强的相关性。作个比喻，假定有两个兄弟，搬动桌子。每个人单独搬桌子，对桌子的贡献都有统计学意义。若两个弟兄同时搬桌子，其中一个兄弟对搬桌子的贡献有统计学意义。另一个弟兄没有。或者两个变得都没有统计学意义。
解决的办法有主成分回归，岭回归等等。在医学研究中，也常用评分的办法，将其做为一个变量进行分析。比如，中风，心脏衰竭，糖尿病，心肌梗死，单独对死亡都统计学意义。当同时放入模型，有些就无统计学意义，甚至有些是保护作用，还何以降低死亡的概率。临床上，常用评分，如， Charlson Score。希望这样的解释有帮助。有些说法不一定很准确，但更容易理解。

llulla 发表于 2016-10-21 10:34
主要是变量A变量B共线性较强。简单的说，是这两个变量有很强的相关性。作个比喻，假定有两个兄弟，搬动桌子 ...

啊啊啊啊啊十分感谢！简洁易懂谢谢大神~