进行两因素方差分析即可。
如果要用线性回归，二分类变量可视作连续变量，直接计算交乘项并纳入模型即可。

是否中心化看个人喜好。

在进行回归分析时，如果自变量和调节变量是二进制（0/1）变量，通常不需要进行中心化处理。因为这些变量已经是分类变量，它们的数值表示类别而非数量。在这种情况下，中心化处理可能导致解释困难，因为中心化后的变量可能不再具有明确的类别含义。

然而，如果你的模型中存在多个自变量或调节变量，且它们之间可能存在多重共线性问题，那么可以考虑对其他非二进制自变量进行中心化处理。这样做可以降低多重共线性的影响，提高模型的稳定性和可解释性。

总之，在你的情况下，自变量和调节变量都是二进制变量，因此不需要进行中心化处理。但如果模型中还包含其他非二进制自变量，可以考虑对它们进行中心化处理。

请问调节变量不是连续变量，是不是也不需要中心化，就是取值为正数0到8之类这样

一般只有连续变量才需要进行中心化吧，非连续变量可以不用中心化

请问帖主最后怎么解决的呢？我的自变量是01变量，调节是0、1、2、3这种。直接用交乘项嘛