一般考虑步骤如下：
1.准备数据：确保有logit模型所需的数据，包括结果变量、主要预测变量、连续调节变量和任何其他相关协变量。
2.拟合Logit模型：使用选择的统计软件估计Logit模型。该模型应包括结果变量、主要预测变量、连续调节变量和任何其他协变量。获得主预测器和连续调节变量的系数和标准误差。
3.计算预测概率：在保持其他协变量不变的情况下，计算主要预测变量的不同值的结果的预测概率。可以使用logit模型中的估计系数来计算这些概率。
4.绘制图表：创建一个图表，x轴上有连续调节变量，y轴上有预测概率（或对数几率）。绘制多条线或曲线以表示主要预测变量的不同级别。每条线或曲线表示主预测器不同级别的预测概率（或对数比值），同时保持其他协变量不变。
5.解读图表：分析图表中的模式和趋势。寻找连续调节变量和结果的对数几率之间的相互作用或非线性关系。如果图中显示了分歧或交叉线，则表明存在潜在的相互作用效应。非线性模式可以指示对调节变量的多项式项或其他变换的需要。
6.进行统计测试：虽然图形分析提供了直观的见解，但进行统计测试以正式评估交互效应的重要性很重要。可以使用似然比检验、Wald检验或比较有交互项和没有交互项的模型等方法来评估调节效应的统计显著性。此外，重要的是要考虑logit模型的假设和局限性，以及在特定研究问题和数据的背景下对结果的解释。

以Stata为例：
准备数据：确保在Stata中有必要的数据，包括结果变量、主要预测变量、连续调节变量和任何其他相关协变量。
拟合Logit模型：使用Stata中的Logit命令估计Logit模型。包括结果变量、主要预测变量、连续调节变量和任何其他协变量。使用预测命令保存模型中的预测概率（或对数概率）。
logit outcome main_predictor continuous_moderator other_covariates
predict predicted_probs, pr
生成绘图值：使用seqrange命令为连续调节变量创建一系列值。这将允许您绘制调节变量不同级别的预测概率（或对数几率）。根据您的数据调整范围和增量。
seqrange moderating_variable, gen(moderating_values) start(min_value) end(max_value) nstep(100)
计算预测概率：使用连续调节变量的生成值，计算每个值的预测概率（或对数比值），保持其他协变量不变。为此，可以使用Stata中的margins命令。将（specific_values）替换为要绘制预测概率（或对数比值）的主预测变量的特定值。
margins, at(main_predictor=(specific_values)) at(moderating_variable=(moderating_values))
绘制图表：使用Stata的绘图功能，根据连续调节变量绘制预测概率（或对数几率）。根据数据的性质和所需的视觉表示，可以使用双向命令和各种图形类型，如折线图、散点图或低线图。
twoway (line predicted_probs moderating_variable)