交互项之简介---"共线性"不是杀人凶手!

黃河泉 发表于 2018-3-9 07:53
的确，讲法似乎有两种。更精确的讲法似乎可以是：X1 对 Y 之负面影响，将随著 X2 之增加而减缓（变的不那 ...

Y=α1X1+α2X1X2+α3X2，我做出来α1<0，α2>0，α3<0，那么X2对（X1与Y的关系）所起到的作用具体是加强型还是削弱型，怎么判断呢？是单纯的根据α2的正负号判断？还是要同时考虑α1和α2的符号呢？如果只根据α2的符号判断，就是加强型；如果要同时考虑α1和α2的符号，一负一正，两者相反，X2的作用就是削弱型。所以，到底应该怎么判断呢老师？麻烦您给个回复，正在修改毕业论文，时间很紧张了，这个问题困扰我很久了，不知道应该怎么解释了，万分感谢！

zpzxy8 发表于 2018-3-9 11:22
Y=α1X1+α2X1X2+α3X2，我做出来α10，α3

Y=α1X1+α2X1X2+α3X2，我做出来α1<0，α2>0，α3<0，那么X2对（X1与Y的关系）所起到的作用具体是加强型还是削弱型，怎么判断呢？ 我上面不是回答过了吗？

黃河泉 发表于 2018-3-9 15:51
Y=α1X1+α2X1X2+α3X2，我做出来α10，α3

是的，您说了，我是想确认一下判断的方法和依据……所以您的看法是同时考虑系数α1和α2，两者符号相反，所以是减缓、削弱作用，对吗？？而不能单纯的只看α2，是吗？敬请指正

zpzxy8 发表于 2018-3-9 16:51
是的，您说了，我是想确认一下判断的方法和依据……所以您的看法是同时考虑系数α1和α2，两者符号相反， ...

这个涉及正负符号与绝对值之问题，所以才会有你说的不同解释情况。

黃河泉 发表于 2018-3-9 16:58
这个涉及正负符号与绝对值之问题，所以才会有你说的不同解释情况。

对，我就是看到有这两种不同的判断方法，所以有点不知所措，不知如何判断我的结果，卡在这里进行不下去了。您说还涉及到绝对值的问题，具体是怎么个判断法呢？您能教教我吗？如果这上边不方便，说不清楚，您能加一下我的QQ交流一下吗老师？实在是不知道请教谁了，麻烦您！（QQ：1654137056）

zpzxy8 发表于 2018-3-9 17:19
对，我就是看到有这两种不同的判断方法，所以有点不知所措，不知如何判断我的结果，卡在这里进行不下去了 ...

根据我上面的解释就 OK 了。

老师您好，我想请教一个问题。模型一：Y=a1*x1+u，此时a1显著为负。模型二：Y=a1*x1+a2*x2+u，此时a1显著为负    a2显著为正。当加入调节变量时模型三：Y=a1*x1+a2*x2+a3*x1*x2+u。此时a1显著为负，交乘项a3显著为正，但是a2却变成了显著为负。请问这怎么解释啊？我能否解释成x2能抑制x1对y的负项作用？那加入交互项后的a2符号不用解释了吗？

耳根耳麦 发表于 2018-3-11 01:21
老师您好，我想请教一个问题。模型一：Y=a1*x1+u，此时a1显著为负。模型二：Y=a1*x1+a2*x2+u，此时a1显著为 ...

显然你是没有看过我的讲义，他们都是不一样的模型， a_1,a_2,a_3 在不同模型有不同意义，不能混为一谈。

谢谢黄老师，你的讲义对我很有帮助

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