调节效应中调节变量，自变量，交互项的系数问题

慢慢理解吧，先留做纪念

你好，我想问一下，调节效应模型中，交乘项显著的是自变量的系数不显著，存在调节效应吗

andreawzy 发表于 2020-3-10 22:15
应该对X 做去中心化处理

中心化后对结果也没影响，基准回归自变量从正变负，交叉项系数为正，怎么说明呢？

hhhhhhhuihui 发表于 2022-7-28 15:41
中心化后对结果也没影响，基准回归自变量从正变负，交叉项系数为正，怎么说明呢？

请问解决了吗

经管小白鼠123 发表于 2022-10-12 08:49
请问解决了吗

没有，删了不做了

栀子和橙子 发表于 2019-12-17 22:56
调节效应中，A对y的影响不仅与自己的系数有关，还与交互项的系数有关。用y对A求偏导等于a+cB,其中a为负数， ...

您好，我想请教一个问题。就是做回归分析，如y=aX1+bX2，在其中对X1、X2进行交互效应分析，y=mX1+nX2+pX1*X2。前者等式：a为正，b为负。后者等式：m为正，n为负，p为负。按照您说的，对X1求偏导，即y=m+pX2.对这个式子进行量化，主效应为正，偏效应为负，总效应为正，那么我想问一下这个怎么解释偏效应和总效应呢？谢谢您！

栀子和橙子 发表于 2020-3-24 23:16
在交互效应中，看总效应就好，单一看交互项和自变量的系数都没有意义，即你需要看a+cB的大小。

您好，请问有相关文献是这样的嘛？

栀子和橙子 发表于 2019-12-17 22:56
调节效应中，A对y的影响不仅与自己的系数有关，还与交互项的系数有关。用y对A求偏导等于a+cB,其中a为负数， ...

应该是增强了负向影响吧

栀子和橙子 发表于 2019-12-17 22:56
调节效应中，A对y的影响不仅与自己的系数有关，还与交互项的系数有关。用y对A求偏导等于a+cB,其中a为负数， ...

您好，我觉得如果异号的情况下，调节变量的数值增大会增大负向影响（自变量系数为负数，调节变量系数为正数）；即调节变量的数值减小会削弱负向影响（自变量系数为负数，调节变量系数为正数）。
另一种情况：调节变量的数值增大会削弱正向影响（自变量系数为正数，调节变量系数为负数）。

以下是我的解释：当自变量系数为负数，调节变量系数为正数时，先对自变量X进行第一次偏导，再对调节变量进行第二次偏导，得出最后的结果是调节变量的系数，显然该结果大于0，说明调节变量和第一次对自变量X进行偏导的结果是正向的关系，当调节变量升高（处于高水平的时候），会增加原模型中X对Y的影响的变化率，即增加了负向影响。综上得出：当自变量系数为负数，调节变量系数为正数时，调节变量数值升高，会增强负向影响。

有人可能会问，异号不应该是削弱影响（负向调节作用）吗？（同号为正向调节，异号为负向调节），那是因为我上面推理的时候，都是假定调节变量数值是上升的，所以在自变量系数为负数，调节变量系数为正数时，才会说是“增强”了负向影响；那么就是调节变量的数值减小会削弱负向影响（自变量系数为负数，调节变量系数为正数），在这里，都是表述为削弱的时候，调节变量假定有两种情况，一种是上升，一种是下降。

关于系数方向的话，他们都有一种莫名的对称美。以上就是我的理解，如有不对的地方，请各位前辈、老师、同学批评指正，大家一起讨论，一起进步。

你的理解基本上是正确的，但是需要更深入地解析一下各个系数的意义及其变化的原因。

在模型（1）中，自变量A对因变量Y的影响表现为直接的主效应。在这个例子中，`a = -0.1` 表示当控制其他变量不变时，A每增加一个单位，Y平均减少0.1个单位。

在引入调节变量B和交互项A*B后（模型2），情况就更加复杂了：

- `a = -6.5`：这个系数现在代表的是在B=0的情况下，自变量A对因变量Y的主效应。相比起模型（1）中的`a=-0.1`，这里的值变大（从绝对值来看更负），可能意味着在没有调节变量影响时，A对Y的影响更强了。但这并不一定是增强或减弱的概念，因为这里的比较是在不同条件下进行的。

- `b = -0.1`：这个系数表示当自变量A=0的情况下，B单独对因变量Y的影响。这说明随着B增加一个单位，在没有交互作用时，Y平均减少0.1个单位。

- `c = 0.6`：这是A和B的交互效应系数。它表明调节变量B与自变量A之间存在正向的交互作用，即B增强了（通过其正值）A对Y的影响。换句话说，在高B值的情况下，A对Y的负面影响会减弱或者甚至转化为正面影响。

关于“B负向调节A与Y的关系”这一解读，从`c = 0.6`来看并不准确。因为正的交互项系数表明当B增加时，A对Y的影响实际上增强或变得更加显著，并非减弱。你可能误解了“负向调节”的意思，在这里“负向”可能是指原本A与Y之间的负相关关系，但通过B的作用（尤其是`c > 0`），这种影响在某些条件下可能会减少绝对值大小。

总结来说，你的解释部分正确，但在具体解读交互项的意义时需要更细致地理解每个系数所代表的具体含义。调节效应中的“正向”和“负向”更多的是描述A与B如何共同作用于Y，而不是简单地指系数的符号。希望这能帮助你更好地理解和解释结果！

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