因变量为正，调节变量为负，交互项为负，怎么解释

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stata菜鸟前来求助。
请问各位大佬，我做调节效应的检验。
y=ax+bm+cxm,a为自变量，m为调节变量
其中，第一步：a>0,x与y正相关
第二步：a>0,b<0
第三步：a>0,b<0,c<0
这是不是表明m负向调节x对y的正向影响，即m越大，x对y的促进作用越小？
但是这个结论和理论不相符，这个咋办呀？

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关键词：调节变量 交互项 因变量 Stata 调节效应 stata 调节效应 回归分析

对y进行偏微分，然后把系数提取出来你就可以知道其间的关系了。并不困难

eol28954 发表于 2020-6-8 16:42
对y进行偏微分，然后把系数提取出来你就可以知道其间的关系了。并不困难

好的，谢谢您

eol28954 发表于 2020-6-8 16:42
对y进行偏微分，然后把系数提取出来你就可以知道其间的关系了。并不困难

我做了分组回归，得到的结果和回归结果一致，那如果偏微分结果和回归结果一致，我是不是就只能找别的理论去进行假设了？我发现很多数据支撑和理论假设并不一致

ASIN96 发表于 2020-6-9 09:50
我做了分组回归，得到的结果和回归结果一致，那如果偏微分结果和回归结果一致，我是不是就只能找别的理论 ...

前提是你的模型足够精确，
有没有考虑内生性问题，或者说有没有异方差，
数据会不会自相关。都会影响回归结果

ASIN96 发表于 2020-6-9 09:50
我做了分组回归，得到的结果和回归结果一致，那如果偏微分结果和回归结果一致，我是不是就只能找别的理论 ...

还有就是其他的控制变量有没有加充足，

因为更改理论工作量会很大，我一般都建议多做一些回归。实证研究，550种回归式有4、5个能用运气就很好了

eol28954 发表于 2020-6-9 19:49
因为更改理论工作量会很大，我一般都建议多做一些回归。实证研究，550种回归式有4、5个能用运气就很好了

好的，谢谢您！这几天在写引言，没有登录经管之家，现在才看到您的消息。我担心加了别的控制变量结果反而不显著了我的回归结果也能解释的通，但是缺少理论依据，目前已经向师兄求助。

eol28954 发表于 2020-6-9 19:49
因为更改理论工作量会很大，我一般都建议多做一些回归。实证研究，550种回归式有4、5个能用运气就很好了

实证研究太高深了，有的同学能很快做出想要的结果，我还是太菜了