实证分析中，如何解读“调节效应”（交乘项）的回归结果？（一）

嘉神川克罗艾碳:
up主请问一下，主效应是正向显著的，然后调节效应交叉项系数也是正的，理论上应该是促进的，但是我的调节变量实际意义是相反的，并不是数值越大，效果就越大(比如:银行竞争程度:HHI,0到1，值越大，竞争越不激烈)，这样的话是调节效应是算削弱了主效应吗。

【回复】回复 @Michaelscholar : 老师，就像这种变量度量与实际意义相反的这种情况，比如楼主说的HHI指数，指数数值越大，竞争越小，主效应跟交互项都是正向的，是不是可以解释为竞争度越小，越加强了X对Y的影响？
【回复】是的，削弱了主效应！在解释这个调节效应时你要把调节变量的度量情况阐述明白，否则审稿人很马虎的，又会给你瞎提意见。加油！欢迎关注我们，也期待分享我们的视频，谢谢！[喜欢]
【回复】请问这种情况是正确的吗？按道理说应该交叉项系数为负吧？
Harper121:
讲得太好啦！但是我还有疑问，调节效应是不是只用关注主效应和交叉项的显著性，不用关注调节项的显著性

【回复】回复 @一定可以接好运 : 谢谢你的留言和关注！我们今天专门为你这个问题出具了一个答疑视频（查看我留言的时间，根据这个时间去寻找视频），请观看浏览，希望对你有所帮助，谢谢！也欢迎你分享、转发我们的视频给身边的小伙伴们，并欢迎留言讨论！
【回复】我们的最新"粉丝答疑解惑"系列视频：【实证论文中调节效应的调节变量不显著，咋办？】 https://www.bilibili.com/video/BV1di421v7aj/?share_source=copy_web&vd_source=2ce5727e386abf4ccbc81c20613c9ab9
月月舒精宝:
老师，您好，我的调节效应全部不显著，假设全部不成立，请问这种情况要怎么办，是毕业论文的写作，希望老师指点一下

【回复】回复 @夏天的上午起不来 : 最好的方法是寻找新的调节变量，或查看自己调节变量的度量方式是不是有问题，建议采用主流的度量方法，希望对你有用！谢谢
【回复】你好，请问你解决了吗，我也遇到了这个问题[保卫萝卜_哭哭]
豪心万丈:
up 想问下 如果交乘项显著，但是调节变量的系数不显著，这样算调节吗。。

【回复】可以的，调节效应的考察可以不关注调节变量本身的符号情况……
【回复】我们的最新"粉丝答疑解惑"系列视频：【实证论文中调节效应的调节变量不显著，咋办？】 实证论文中调节效应的调节变量不显著，咋办？
【回复】回复 @Michaelscholar :谢谢您
无无无所谓管你爱上谁:
感谢up主，想问一下交互项显著但是主效应不显著可以吗，已经中心化过了，目前看到两种不同的说法，有说需要看主效应，也有说只关注交互项的，不知道到底行不行

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【回复】我后来只看了交互项，没关注主效应，能解释得通就行
【回复】同问[保卫萝卜_笔芯][保卫萝卜_笔芯]
是xmmzz呀:
老师，我的主回归核心解释变量是负向显著，但是调节效应主效应却变成正向显著了，交互项是负向显著，调节变量负向不显著，这是怎么回事呀[笑哭]

你是猪呢哦:
老师，请问主效应系数显著为负，但是交互项系数显著为正，是什么意思呀，是这个调节变量会消弱x对y的影响嘛，怎么描述呀[委屈][委屈]谢谢

【回复】请问你解决这个问题了嘛！
大可是一只幸运鸭:
请问调节变量是显著为负的 交互项和自变量都是显著为正的怎么解释呢？

【回复】是这样的，调节变量为负，说明调节变量对y本身是起副作用。但交叉项为正，说明的是调节变量在x对y的影响中，起正向作用，二者不冲突~就像化学中，可能a+b加一起是能获得预期效果，a+c是不行的，但c可以作为a+b当中的催化剂，促使它们更好获得预期效果
【回复】调节变量符号为负可以说明负向影响吗 预期符号是正的。现在主效应和交叉项都是正的 就是调节变量是负的不显著
【回复】回复 @Michaelscholar :好 谢谢！
Bi_Self:
请问up主可以讲讲朱家祥(2021)对调节变量的批判吗？以后做调节效应应该注意什么

独眼哈哈:
1-3情况下如果主效应是二分类01变量应该怎么解读呢，求教

丨x丫2525:
老师您好，请问交互项做了中心化处理，结果的解读也更这个视频说的一样吗，感谢老师[打call][打call]

Huazs:
Up主你好，谢谢你的讲解，请问一下，我的调节变量是一个分类变量，共有15种类型（互斥的，彼此没有交集），采用与自变量的交互项进行回归，我的问题是，这样种类过多的调节有过已有的案例分享吗，会影响最终的回归分析结果吗？？？谢谢Up解答

szxdcfv:
Up想问一下，我的调节主效应和交互项都是显著的，但是交互项的符号是负的（其他几个都是正的）这个算是削弱了主效应吗（我原来的假设是数值越大，效应就越大，现在就是数值越大效应变小吗）

万辰大帅哥:
老师您好，我有拜读过您推荐的1-2情况的文章，那我想问一下您这种情况下是否就参照肖教授的做法只分析调节变量对基准回归的正想调节效应，无需分析为什么调节变量会对因变量产生的削弱作用是啊

喜欢白非糯呀:
up你好！想问一下调节做出来的核心解释变量系数和原来回归核心解释变量系数相反怎么办呀？

cxsdxkaa_小可爱:
up主您好，我想问一下，如果有两个被解释变量，主效应是一个显著为正一个显著为负（最终显示这两个被解释变量都可以解释:解释变量对被解释变量产生正向影响），交互项对显著为正的被解释变量产生显著促进作用，对显著为负的被解释变量产生显著抑制作用，该怎么理解呢，谢谢[保佑][保佑]

王木木WYL:
前辈您好，请问我有三个稳健性检验，想证明主回归显著为正，交互相显著为负，调节变量在其他的检验里都是负的不显著，稳健性检验中的一个已经证明了交互相显著为负，主回归显著为正，但是调节变量显著为正，这个稳健性检验可以用吗。