交互项的显著性问题

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模型为Y=β0+β1X1+β2X1×X2+β3C+uC是控制变量，u是随机误差项
回归结果显示X1的系数（β1）不显著，交乘项X1×X2的系数显著，
（单独回归Y和X1 也是显著的，）
请问这个结果的含义是什么？

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关键词：随机误差项 控制变量 回归结果 随机误差 误差项

首先，如果没有特殊情况，x2也要放入模型
其次，交乘项显著说明调节效应显著，具体是加强还是减弱视系数符号而定
最后，交乘项的时候，单独项显著性没有太大意义

也是晴天 发表于 2018-6-10 17:06
首先，如果没有特殊情况，x2也要放入模型
其次，交乘项显著说明调节效应显著，具体是加强还是减弱视系数符 ...

感谢应答~
请问什么情况下X2可以不加入模型呢？
我的Y有好几个维度，刚刚试了一下加入X2，交乘项全都不显著了{:3_43:}

向东看日没5 发表于 2018-6-10 19:01
感谢应答~
请问什么情况下X2可以不加入模型呢？
我的Y有好几个维度，刚刚试了一下加入X2，交乘项全都不 ...

请问你的问题解答了吗，遇到了一样的问题，x2可以不放吗？

lingmaoling 发表于 2019-5-21 15:06
请问你的问题解答了吗，遇到了一样的问题，x2可以不放吗？

必须放

也是晴天 发表于 2018-6-10 17:06
首先，如果没有特殊情况，x2也要放入模型
其次，交乘项显著说明调节效应显著，具体是加强还是减弱视系数符 ...

为何加入交乘项，单独项的显著性没有太大意义，请问是否有依据？

感谢分享！

也是晴天 发表于 2018-6-10 17:06
首先，如果没有特殊情况，x2也要放入模型
其次，交乘项显著说明调节效应显著，具体是加强还是减弱视系数符 ...

请问：交乘项的时候，单独项显著性没有太大意义，有什么资料可以参考吗？遇到了跟楼主同样的问题，不知道该怎么解释。谢谢

我跟你遇到了同样的情况！蹲一个解答，为什么加入交互项之后，单个系数的显著性就不重要了呢？

交互项显著，就说明一定存在调节效应，而自变量不显著不一定是真的不显著，可能是掩盖在了交互项之下，这种情况比较复杂。因此只要交互项显著就可以解释调节变量，无需在意自变量是否显著。