因变量与调节变量主效应均为正，交互项系数为负，怎么解释4

发布网友发布时间：2024-03-06 13:45

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热心网友时间：2024-12-11 01:02

因变量在两个水平上的响应值的改变量随着调节变量的水平不同而不一样，即因变量对指标的影响取决于调节变量取什么水平，那么我们就说因变量与调节变量之间存在交互作用。

其大小通常用调节变量取调节变量2时因变量从因变量1变为因变量2所引起的响应值的改变量（因变量2*调节变量2-因变量1*调节变量2）减去调节变量取调节变量1时因变量从因变量1变为因变量2所引起的响应值的改变量再除以2来表示，即为负值。

扩展资料：

在分析主效应和交互作用时，需要同时加以考虑。当因素之间的交互作用很小时，各个因素对指标的影响可以看作是相互独立的，一个因素对指标影响的大小用该因素的主效应表示。当因素之间的交互作用很大时，各个因素的主效应意义就不大了。

交互作用提供的信息有时比主效应的更有用。大的交互作用往往掩盖住了主效应的真实情况。在交互作用比较大的场合，要对一个因素作出推断，试验者必须考察这个因素的各个水平与另一个因素的各个水平的种种搭配情况下的表现，加以比较后再作结论。

热心网友时间：2024-12-11 01:02

交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。
考虑reg y a 和reg y a ab 其中y是成绩，a是听课时间， b是不认真程度，第一个回归可以得到y和a应该正相关，第二个回归能得到y与a正相关，但与ab负相关。若只考虑第一个回归，那我们就错误地得出结论听课时间越长成绩越好，其实考虑第二个回归就能发现成绩不仅和时间有关还与认真度有关。
一般交叉项用于定量变量（数量级，多少个）和定性变量（表示程度或者性质）之间的组合，比如最简单的性别问题，就可以在原解释变量上乘以一个性别地虚拟变量。