调节效应系数如何看呢？

在模型y= a+b1x1+ b2x2+ b12 x1x2+BX 中，由于有交互项，分两种情况讨论：
当x2=1时，由于x1从0到1变化引起的△y= b1 + b12
当x2=0时，由于x1从0到1变化引起的△y= b1
因此，调节效应只看主效应b1和交互项b12系数是否同号：
若符号相同，则说明随着调节变量X2的增大，X1对Y的促进作用或抑制作用在增加
若符号相反，则说明随着调节变量X2的增大，X1对Y的促进作用或抑制作用在降低

Baccaarmyman 发表于 2021-9-6 22:11
在模型y= a+b1x1+ b2x2+ b12 x1x2+BX 中，由于有交互项，分两种情况讨论：
当x2=1时，由于x1从0到1变化引 ...

若符号相同，则说明随着调节变量X2的增大，X1对Y的促进作用或抑制作用在增加。请问这种情况是正向调节还是负向调节

dearyy0421 发表于 2020-2-20 23:45
您好，我也遇到了和你一样的问题，请问你解决了吗？

您好，请问这个问题最后您解决了吗

dearyy0421 发表于 2020-2-20 23:45
您好，我也遇到了和你一样的问题，请问你解决了吗？

请问解决了吗？遇到同样问题

调节效应
Y=aX+bM+cX*M
a为主效应系数，c为交互项系数，并且都显著
若a、c符号相反，[+,-]或者[-,+],则调节变量会弱化主效应
若a、c符号相同，[+,+]或者[-,-],则调节变量会强化主效应

你好博主，这个我想尝试解答一下：
首先，M的系数为正数，它的意思是说在控制了其它变量之后，即X为0的情况下M对Y的做作用是促进作用。
其次，交互作用是指M 对X影响Y的这个过程发挥的作用，和M对Y的单独作用不同，举个例子，我为社会做贡献和我阻止别人为社会做贡献不冲突。
最后，解答一下你老师的问题，XM的系数为负数那么不就是这个交互项使得Y减小了吗，而X的系数也为负，不就是说这个调节作用发挥了与X同样的效果吗，这不就是增强型调节吗？调节作用，顾名思义还是看M对“X对Y的影响效应”的影响，交互项是负，增强了这个X的负向影响效应，不就是增强吗？
我是小红书的“萌小小在读书”，关注我共同成长。

调节效应系数的理解可能存在不同的角度，但通常我们关注的是系数c来判断调节变量M如何影响主要自变量X与因变量Y的关系。

在模型Y = aX + bM + cX*M中：
- 如果a为负，说明X和Y之间存在负相关。
- 如果b为正，表示M和Y之间存在正相关。
- 系数c代表X和M的交互效应对X与Y关系的影响。

第一种说法认为，如果c为负，当M增大时，X和Y之间的负相关会增强。这听起来似乎与M本身正相关的事实冲突，但其实并不矛盾。因为M对Y的正向影响（b）和X与Y的负相关之间的交互（-cX*M）可能在不同方向起作用。即，虽然M单独看是增强Y，但在X的影响下，这种增强效果被减弱了，使得整体上X和Y的负相关变得更强。

第二种说法关注的是将模型重写为Y = bM + (a + cM)X，强调c决定了M如何改变X对Y的影响。如果c为负，随着M的增加，(a + cM)会变得更小，这意味着X对Y的负向影响减弱。

在解释调节效应时，重点是要清晰地说明系数c如何影响X和Y的关系，以及这如何与调节变量M的正相关性相协调。你可以告诉老师，虽然M单独看是正相关的，但在交互作用中，它改变了X对Y的影响方向，使得负相关关系增强（如果c为负）或减弱（如果c为正）。这取决于数据和具体情境，所以不同的研究可能会有不同的结论。重要的是要基于数据分析的结果来解释而不是仅仅依赖一般性的规则。

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