调节效应交换项中心化

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按照普遍的解释，调节效应模型采用交互项中心化可以削弱多重共线性，并且不会对交互项的估计结果产生影响。在实际的运算过程中发现，对于面板数据而言，估计结果差异巨大。

问题1：即使原数据全部都是正数，但是面板数据中心化后的数据是有正有负的，交互项肯定也是有正有负，这本身就改变了交互项的数据结构。估计结果差异是正常的。因此我做了交互项中心化和非中心化的相关系数，发现二者有时候是显著负相关的关系，也就是中心化显著改变了原交互项的数据结构。我不懂为什么大家都说结果基本不变。


问题2：问题1所述的情况在截面数据中也许少见，因为截面数据所减去的是所有截面的均值，因而相当于对变量进行了平移，但交互项也同样会出现如问题1所述的情况。


请看如下图中的计算过程。我将stata的运算简化到excel表格中，交互项有明显的巨大变化，不仅出现符号变化，且在数据变化趋势上也有差异。比如看上海市2008和2009年数据，本身lnh和lnsi都是增长的，非中心化的时候，交互项也是增长的，但是中心化以后发现2009年比2008年的交换项目要小。如果将上海的每一年数据作为一个截面，看后面的交互项，也同样出现了变化。那估计结果产生巨大变化是可以理解的。


但为什么目前所有的资料都说经过验证，中心化和非中心化的估计结果一致。


百思不得其解，请大神指教。可以有偿的。

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关键词：调节效应 中心化 excel表格 百思不得其解 Excel表

顶一下楼主，哪位大神解答一下

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jinmiao7jim@ 发表于 2022-10-27 09:54
顶一下楼主，哪位大神解答一下

自己实际上手动操作一下，看看中心化与非中心化操作下，调节项的p值就懂了，p值结果完全不会改变。
出现的“系数”改变仅仅只是因为数据的特征缩放带来的。

假设X→Y系数为28，并且对X除以10000再做回归，则当下X→Y系数将会是280000。
原来X提升1个单位，Y就能提升28个单位。
现在X提升1个单位，Y就能提升280000个单位。
好比原来X是1元，而现在X是1万元，单位改变了，导致解释上的系数改变了。
然而，结果完全不会发生改变。

因此，不能只根据未标准化系数，来解释系数。唯一可以直接根据系数解释的只有标准化系数，但计量方向还要考虑解释的现实意义，所以比较少使用标准化数据。

关于调节效应分析中的中心化可另外见
https://bbs.pinggu.org/forum.php ... ;page=1#pid83718430