根据你的描述，看起来在总样本中变量Z是起到负向调节作用，你按照X2再划分样本,x2又起到调节变量的作用了，所以你分样本之后的调节类似于是“调节的调节”，分样本中交互项的符号和总样本不一样是很合理的

这个我会，胃:tpyslovess1314

喂 ypp191608 可以辅导吗

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这种情况可能是由于样本的分组导致的交互项效应的差异。当将样本按照X2进行分类后，可能会导致不同X2组之间存在不同的关系模式。
如果总体模型中的交互项是负向显著的，说明X1和Z之间的交互效应对Y的影响是负向的。然而，当将样本按照X2进行分类后，可能会发现在X2=0的子样本中，X1和Z之间的交互效应对Y的影响不显著，而在X2=1的子样本中，X1和Z之间的交互效应对Y的影响是正向显著的。这种情况可能是因为X2的不同取值导致了样本的分组，而不同分组中的样本特征和关系模式可能存在差异。可能的解释是X2所代表的特征或条件在不同的子样本中起到了不同的作用，导致了交互效应的差异。为了更准确地解释这种情况，你可以进一步分析X2的含义和样本特征，以及X1、Z和Y之间的关系。可能需要考虑其他因素或控制变量来解释这种差异。同时，还可以进行进一步的统计检验和敏感性分析，以确保结果的可靠性和稳健性。