加入交叉项后原来显著的解释变量不显著了

Loan=β0+β1Insti1+ΣβControl+ε        （1）
Loan=β0+β1Insti1+β2Ownership+β3Insti1*Ownership+ΣβControl+ε     （2）


第一次回归，模型（1）中的β1是显著为负的。
但是加入交叉项后，模型（2）中，交叉项Insti1*Ownership的系数β3是显著的，但是β1和β2不显著了。
求问大神这个可以说明问题吗？

自问自答，再有需要的人可以参考。

交互项从无到有，主要项的符号和显著性或多或少会有改变。
构建交互项是为了检验是否存在交互效应或调节效应，所以加了交互项之后，我们关注交互项是否显著，构造交互项的变量本身的显著性没有特别的意义。

Janice_Yang 发表于 2018-5-30 15:56
自问自答，再有需要的人可以参考。

交互项从无到有，主要项的符号和显著性或多或少会有改变。

兄台。你确定得你的答案的可靠性吗？？我问了一下我们的一个老师，他认为单一项显著交互项不显著，这样的结论是有意义的，但反过来则说不通。请兄台看到回复一下，因为我也遇到了同样的问题

是不是有可能两者之间存在中介效应？x1只通过x2对Y产生影响，所以加入交互项之后，原来单项的显著性被吸收了？

幻想鬼谷子 发表于 2018-10-8 19:16
兄台。你确定得你的答案的可靠性吗？？我问了一下我们的一个老师，他认为单一项显著交互项不显著，这样的 ...

兄台，我觉得你老师说的对

幻想鬼谷子 发表于 2018-10-8 19:16
兄台。你确定得你的答案的可靠性吗？？我问了一下我们的一个老师，他认为单一项显著交互项不显著，这样的 ...

请问是怎样的意义啊

幻想鬼谷子 发表于 2018-10-8 19:16
兄台。你确定得你的答案的可靠性吗？？我问了一下我们的一个老师，他认为单一项显著交互项不显著，这样的 ...

那请问怎么解释呢

加入交互项后，原变量不显著问题不大，主要看交互项系数

bluce-lee 发表于 2019-3-17 23:22
加入交互项后，原变量不显著问题不大，主要看交互项系数

您好！想请教一下这样的话应该怎样解释？我单一变量都显著，加入交叉项以后只有交叉项显著……

许清明 发表于 2019-3-29 22:24
您好！想请教一下这样的话应该怎样解释？我单一变量都显著，加入交叉项以后只有交叉项显著……

既然加了交互项，原单一变量的意思是交互的那个变量取值为0时的影响，一般不存在这种情况，只要解释交互的调节效应就好，我之前看到过黄老师是这么说的