交互项中含有负向指标 该怎么解释？

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这是我的模型  gov是个负向指标，gov数值越大，ZF干预程度越低，   贝塔1 和贝塔3 都是显著为负，贝塔2显著为正  含有负向指标的交互项应该怎么解释呢？

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关键词：干预程度 交互项

说明这两个变量具有负的调节效应

shuchangjiang 发表于 2018-12-7 13:54
说明这两个变量具有负的调节效应

什么意思？贝塔1是显著为负 也就是zombie越大 roa越小，gov和zombie的交互项也是显著为负，那可以说gov增强了zombie对roa影响还是gov减弱了zombie对roa的影响？ gov是个负向指标

书名：组织与管理研究的实证方法（第二版）
作者:陈晓萍,徐淑英,樊景立 编
出版社:北京大学出版社
出版时间:2012年06月
第16章 调节变量和中介变量 （罗胜强 姜燕）

如果这可以帮助到你，请帮我评分，评分选项在我回复页面的右下方。

我感觉连老师这个解释，太好了
Q：老师，若y与x关系为负，y与xz的交互项为正，z是增强了x的负效应吗？

A：减弱了。举个例子吧：

假设：y 是体重，X 是每天跑步用时，Z 是每天喝可乐的瓶数。

估计结果：y = 120 -0.6X + 0.3Z + 0.2X*Z  

dy/dX = -0.6 + 0.2Z

1. Z=0，即不喝可乐，dy/dX = -0.6，即每天多跑一小时，体重下降 0.6 斤。

2. Z=1，即每天 喝一瓶可乐，dy/dX = -0.6 + 0.2 = -0.4，即每天多跑一小时，跑完后喝瓶可乐，体重下降 0.4 斤。

3. Z=2，dy/dX = -0.2 斤

4. Z=3，dy/dX = 0，每天多跑一小时，跑完喝三瓶可乐，相当于白跑了！

5. Z=4，dy/dX = +0.2 斤，跑一小时，再和四瓶可乐，体重反而增加了 0.2 斤！

可能是很多人只看结果，不研究原理。