交互项之简介---"共线性"不是杀人凶手!

幻想鬼谷子 发表于 2018-10-8 20:20
黄老师您好。我有一个问题想要请教您一下，现在大脑有些混乱。

有两个模型：

你应该再好好看看我的讲义！

黃河泉 发表于 2018-10-9 06:37
你应该再好好看看我的讲义！

如果按照您讲义中交互项第三部分和最后一部分的结论(就是那个黑人和南方的交互项)，我的理解是不用管主要项显不显著(如果不中心化的话，它根本没意义)，只看交互项是否显著就好了，不知道这样理解对吗？？

如果还不对的话，还请老师明示。(我感觉我脑壳笨笨的= =)

幻想鬼谷子 发表于 2018-10-9 15:25
如果按照您讲义中交互项第三部分和最后一部分的结论(就是那个黑人和南方的交互项)，我的理解是不用管主要 ...

1. 虽然我不太确定这样有什么意义，似乎你的解释也是 OK 的。2. 但是，完整的答案应该画出边际效果之图！

黃河泉 发表于 2018-10-9 16:04
1. 虽然我不太确定这样有什么意义，似乎你的解释也是 OK 的。2. 但是，完整的答案应该画出边际效果之图！

黄老师，我先说一下我的研究目的吧。我写的文章是研究数字金融(digital finance)对包容性金融(inclusive finance)的影响。想在做一个教育普及率edu和数字金融普及程度difi的交互项，考察这个交互项对包容性金融程度IFI的显著性。做出来的结果就是我上个回帖说的，edu和difi两个主要项都不显著，但edu和difi的交互项显著.......这个结果搞得我有些疑惑，因为以往我读过的论文，最终做出来的结果，都是两个主要项和交互项均显著，或者是至少一个主要项和交互项显著，所以我不知道自己做出来的结果是否具有意义......

昨天我读了Brambor，Clark，Golder在2006年发表的文章。文章的大意就是如果加入交互项，则必须加入所有的主要项（模型中不可以遗漏任何一个主要项）；而且加入交互项x1x2之后，主要项x1或x2的估计系数意义也变了，x1系数的意义变为“x2=0时，x1对y的边际效应”，而x2的系数意义变为“x1=0时，x2对y的边际效应”。也就是说，加入交互项后，x1和x2的边际效应是“有条件的”。

那么根据这篇文章的结论，加入交互项x1x2后，再纠结主要项x1或x2的显著性就没什么必要了，因为x1的显著性可能会随着x2值的变化而变化（x2也一样），而回归结果表格中给的x1和x2的显著性是“有条件的”，所以只要重点考察交互项x1x2的显著性即可。至于主要项x1和x2“无条件”（x2和x1不等于0）的边际效应，就如老师您说的，根据ptt讲义提供的命令，把边际效果图画出来。这样，答案就完整ok了。

我不知道，我现在的理解是否正确了？？= =如果正确的话，我这篇文章做出来的结果是不是就有意义了？？麻烦老师给解答一下。

幻想鬼谷子 发表于 2018-10-10 12:25
黄老师，我先说一下我的研究目的吧。我写的文章是研究数字金融(digital finance)对包容性金融(inclusive  ...

有无意义我无从评论，但你要不要将边际效果图画出来看看呢？

黃河泉 发表于 2018-10-10 15:08
有无意义我无从评论，但你要不要将边际效果图画出来看看呢？

画出来的结果，居然是直线......而且都是贴着0附近游动......置信区间也十分巨大 = =

幻想鬼谷子 发表于 2018-10-10 21:03
画出来的结果，居然是直线......而且都是贴着0附近游动......置信区间也十分巨大 = =

还真奇怪的图啊！

黃河泉 发表于 2018-10-11 07:05
还真奇怪的图啊！

老师，我做完HT稳健性检验之后，把原模型中两个不稳定的解释变量剔除，回归结果还是一样:交互项显著，两个主要项不显著。弄完之后图变得好看一些了，但是置信区间还是太大.......不知道是不是因为两个主要项的样本分布正态性不明显。

幻想鬼谷子 发表于 2018-10-11 11:25
老师，我做完HT稳健性检验之后，把原模型中两个不稳定的解释变量剔除，回归结果还是一样:交互项显著，两个 ...

那都不重要吧？都不显著异于 0。

黃河泉 发表于 2018-10-11 11:30
那都不重要吧？都不显著异于 0。

也就是说，这样的结果没什么说服力可言吧？......