原变量显著为正，加入交互项后原变量变成显著为负了，而交互项为正，怎么解释啊？

836745262 发表于 2019-6-30 19:57
请问黄老师，我的两个变量生成交互项之前，单独与被解释变量回归，分别正且显著；两个变量和被解释变量一 ...

请好好读读我上面建议之文章！

gwl11818 发表于 2017-4-23 19:30
多重共线性，你看看取中，即减去均值后再生成交叉项。

谢谢老师，中心化后有效

gwl11818 发表于 2017-4-23 19:30
多重共线性，你看看取中，即减去均值后再生成交叉项。

请问具体怎么操作的啊

836745262 发表于 2019-6-30 19:57
请问黄老师，我的两个变量生成交互项之前，单独与被解释变量回归，分别正且显著；两个变量和被解释变量一 ...

想问一下这个有解决办法了吗

这种情况通常发生在非线性模型或存在复杂的相互作用效应的情况下。在引入了交互项后，原变量和目标变量之间的关系可能变得复杂，并且受到其他变量值的影响。

在这个例子中，`x2`与`x1`的交互项`a2*x1*x2`显著为正表明当`x2`增加时，`x1`对Y的正面影响也会增加。然而，原变量`a1*x1`在加入了交互项后变为显著负数，这可能意味着：

- `x1`本身对`Y`的影响方向发生了变化。这是因为`x1`与`x2`之间的相互作用掩盖或反转了`x1`单独对`Y`的正向影响。
- 这种情况下的解释应该考虑交互项的存在：随着`x2`值的增加，`x1`对`Y`的影响从负面转变为正面。也就是说，只有当`x2`处于较高水平时，`x1`才表现出积极效应。

在解释模型结果时：

- 不能简单地说“`x1`随着`x2`变大对`Y`有正向作用”，因为这忽略了`a1*x1`的负显著性。
- 而应该说，在考虑了`x1`与`x2`的相互作用后，当`x2`较高时，`x1`对`Y`产生正面影响。这种解释要求详细分析交互项如何改变原变量的影响。

在实际应用中，理解这些复杂的相互作用需要深入探讨数据和研究背景，并可能需要绘制图形或使用边际效应来更直观地展示变量间的关系变化。

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