（1）d2为负并不一定与b1矛盾。d2代表M单独对Y的影响，在这种情况下，如果其他变量不变，M增加会使得Y减少，因此d2为负。这并不意味着M对X的影响（由c1描述）和M对Y的直接影响（由d2描述）必须保持一致。

（2）d1与d2不显著，并不一定说明回归解释有问题。在统计中，显著性通常与置信水平和样本大小有关。如果样本较小或者置信水平较高，变量的系数可能无法达到显著水平。这并不意味着这些变量对模型没有影响，只是影响的程度未能达到统计显著的标准。

（3）从d1和d3的结果来看，确实可以说明调节变量M加强了主效应X对Y的影响。具体来说，d1虽然不显著，但为负，表明在没有调节变量M的情况下，X的增加会使得Y减少。然而，d3显著为正，这表示当M增加时，X对Y的正向影响会增强。因此，可以认为M作为调节变量，增强了主效应X与因变量Y之间的关系。

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d2 为负并不一定与 b1 矛盾，可能是因为模型结构的不同和变量之间的相互关系导致的。
d1 和 d2 的不显著性会影响解释，但这不一定表示模型有问题，具体情况需要结合数据和研究背景进行判断。
交互效应 d3 显著为正表明 M 增大确实加强了 X 和 Y 的正相关关系。

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