交互项的系数发生了变化，可能是由于变量x和变量z之间存在共线性或者其他相关性导致的。可以检查变量之间的共线性，使用方差膨胀因子（VIF）或者相关矩阵来检查变量之间的共线性。如果发现变量之间存在高度相关性，可以考虑删除其中一个或者进行变量转换，以减少共线性的影响。还可以考虑添加更多的控制变量，除了变量x和变量z之外，可能还有其他未考虑的因素对交互项的系数产生影响。可以尝试添加更多的控制变量来控制其他可能的影响因素。也可以尝试使用其他交互项形式，交互项的形式可能对结果产生影响。可以尝试使用其他形式的交互项，例如二次交互项或者其他非线性形式，来看是否能够解决问题。再检查下样本数据的稳定性，确保样本数据的稳定性是非常重要的。如果样本数据存在非稳定性，可能会导致估计结果不准确。可以使用稳定性检验方法来检查数据的稳定性，并进行必要的调整。

你这个验证的逻辑难道是分步骤的？
调节效应只需要  做Y对x,Z,xz的回归就好了，关注xz的系数显著性

单独考察交互项对因变量的回归没有意义，因为你需要一次性考察一个完整的模型，所以就像楼上说的你只需要把该放进去的都放进去，出来是什么就是什么，然后再去做简单斜率分析看看怎么描述具体的调节效应

调节效应看交互项就好了，如果交互项（X*Z）呈现出显著性，则说明具有调节作用。