在模型中加入了调节变量和交互项后，自变量的回归系数比没加的时候变小了。。

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如果在模型中加入了调节变量和交互项后，自变量的回归系数比没加的时候变小了，那是否可以说明加入了调节变量之后，自变量对因变量的影响（或者预测）效果减弱了，自变量的两个回归系数可以这样比较的吗？
望有大佬能解答，谢谢！！

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关键词：回归系数 调节变量 自变量 交互项 因变量

不能，因为还要考虑后面的调节变量的影响，交叉项中也有自变量，二者是累积的，虽然后面的调节交叉变量的系数可能为正，即为累积效应，为负，是替代效应的。

刚忘了申请奖励了，哈哈，不知道还会不会给呢

稳稳的梦无悔 发表于 2019-3-22 21:19
不能，因为还要考虑后面的调节变量的影响，交叉项中也有自变量，二者是累积的，虽然后面的调节交叉变量的系 ...

谢谢回复！这样说的话，在加入调节变量和交互项的模型里面，自变量对因变量的影响不仅在模型自变量这一项体现出来，还要考虑交互项是吗（因为里面也含自变量）？还有这个模型里面调节变量的这一项有什么意义呢？最近才接触调节变量，也看了一些文献书籍，但还是有点蒙。。。

我现在遇到了这样的问题，我的自变量系数是正的，加入交互项之后，交互项是正向显著的，但是自变量系数变小了，还可以说调节变量对他们的关系有促进作用吗

举例：X与Z的交互项呈现出显著性(t =2.225, p =0.027< 0.05)。意味着X对于Y影响时，调节变量(Z)在不同水平时，影响幅度具有显著性差异，交互项的回归系数值为0.108，即说明X对于Y的影响时，Z起着正向调节作用，具体可通过简单斜率图进行查看。
推荐阅读：https://bbs.pinggu.org/thread-10858023-1-1.html

不能；自变量对因变量的影响往往不是简单的线性关系，而是受到多种因素的影响。回归系数的大小不仅取决于自变量对因变量的影响程度，还受到其他因素的影响，比如样本量、自变量之间的共线性等。如果加入调节变量和交互项后，回归系数变小了，可能是因为调节变量和交互项对自变量的影响超过了它们对因变量的影响，从而导致回归系数变小。因此，不能仅仅根据回归系数的大小来判断加入调节变量和交互项是否有效。

推荐阅读：https://bbs.pinggu.org/thread-10858023-1-1.html

考虑中介或调节效应，部分中介或完全中介。分析交叉项的调节效应。

bxlbxl 发表于 2023-5-3 15:45
我现在遇到了这样的问题，我的自变量系数是正的，加入交互项之后，交互项是正向显著的，但是自变量系数变小 ...

请问您解决了吗，我也是同样的问题