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交互项之简介---"共线性"不是杀人凶手!
ASIN96
2020-7-8 15:43:06
老师，您好，谢谢您详细的解释和精彩的讲义分享！我最近在写实证论文，加入交互项之后，主效应的符号改变，看了很多回答，说是不用管主效应和调节变量的符号，但我看的文献里面没有和我一样的情况，请问您能推荐几篇我去看看吗？要不我心里有些慌
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麻木菫
2020-7-12 19:30:16
我想询问一下，对于那个PPT的(13)式的gama1和（1）式的beta1的差值该怎么估计呀
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Flora华黛
2020-7-14 19:37:38
老师好，我想问您没有加入交乘项时主效应为负并且显著，加入交乘项之后主效应和交乘项都不显著了，这种情况有调节效应吗？要怎么解释呢
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黃河泉
2020-7-15 07:53:43
Flora华黛 发表于 2020-7-14 19:37
老师好，我想问您没有加入交乘项时主效应为负并且显著，加入交乘项之后主效应和交乘项都不显著了，这种情况 ...
请留意上面 752 楼之资讯，显然你对 interaction 还不甚了解。
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yennsjkdkmmn
2020-7-27 16:20:33
CFXXSTB 发表于 2019-6-27 10:05
但是我用方法一、方法二做出来的都是显著的调节效应。而用方法三做出来的是不显著的。这应该怎么办呢，我 ...
您好，请问是伍德里奇的哪本书呢？
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梁lhw
2020-7-29 17:15:16
黄老师您好，想请教您一下，在变量取完对数之后还是否可以进行中心化处理？谢谢您
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黃河泉
2020-7-29 17:18:16
梁lhw 发表于 2020-7-29 17:15
黄老师您好，想请教您一下，在变量取完对数之后还是否可以进行中心化处理？谢谢您
我想是没问题的！
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梁lhw
2020-7-29 17:23:28
黃河泉 发表于 2020-7-29 17:18
我想是没问题的！
谢谢黄老师
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lanxy
2020-8-4 21:17:35
黄老师，我想请问一下，如果原方程为y=a+b1x1, 回归后解释变量系数b1显著，但是加入交互项x2以后，方程为y=a+b1x1+b2x2+b3x1x2, 回归后，x1的系数b1变得不显著，而交互项系数b3显著，这样可以说明x2对于原来X1与y的关系有moderate effect吗？
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sqqqqq17
2020-8-5 09:49:44
黄老师，我想请问一下交互项显著，但是调节效应图呈平行线是什么原因？
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staivy
2020-8-5 18:16:59
请教黄老师：
模型是动态面板，具体为：Yit=a1X+a2Yit-1+a3X*Yit-1在stata处理中，我生成了一个新变量X_Yt-1，是X和Y滞后一期的交乘项。
然后使用差分GMM估计模型：xtabond Y X, vce(r)  end(X_Yt-1)

想请教老师的问题是：如何用stata求X的边际效应=a1X+a3X*Yit-1和该效应的卡方统计量。这里Yit-1取的是该变量的均值。
非常感谢老师！
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黃河泉
2020-8-6 07:59:21
lanxy 发表于 2020-8-4 21:17
黄老师，我想请问一下，如果原方程为y=a+b1x1, 回归后解释变量系数b1显著，但是加入交互项x2以后，方程为y= ...
有的！
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黃河泉
2020-8-6 08:00:16
staivy 发表于 2020-8-5 18:16
请教黄老师：
模型是动态面板，具体为：Yit=a1X+a2Yit-1+a3X*Yit-1在stata处理中，我生成了一个新变量X_Yt ...
1.我只用 xtabond2。2. 请 help margins。
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colourcara
2020-8-6 13:14:33
黄老师，您好，我没有币，下载不了您的资料看，有一个问题一直困扰，想请教您：
X是自变量，Y是因变量，M是调节变量。数据分析结果是，X*M交互项=-0.5，t=-3,p=0.001，斜率图如附件。我的假设是：M越高，X对Y的作用越强。
目前跟同学交流讨论，两派观点，第一种认为我的假设成立，只是M在低水平时，X对Y的预测更大，但是不管是M在高水平还是低水平，X对Y的作用都是增强的；第二种观点认为，我的假设不成立，因为M是负向调节，因此，应该是M越高，X对Y的预测是越弱的，与我的假设相反。我倾向于第一种观点，但是第二种观点认为，我是以相关分析的思路在做调节分析，所以才认为假设成立。
请问黄老师，我的假设到底成不成立呢？一直在这里打转很久了，写了删，删了写，非常希望能得到您的指点，非常感谢！！
附件列表
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原图尺寸 10.86 KB

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colourcara
2020-8-6 15:03:15
昨天看的时候，准备下载PPT，下载不了，刚才我看了下是可以下载了，不需要论坛币。不过自己太菜，黄老师的资料内容很多还看不懂，惭愧。
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黃河泉
2020-8-6 16:48:12
colourcara 发表于 2020-8-6 13:14
黄老师，您好，我没有币，下载不了您的资料看，有一个问题一直困扰，想请教您：
X是自变量，Y是因变量，M是 ...
你的问题只问 (只说明) 一半，结果也只报告一半，我不知如何回答起！
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colourcara
2020-8-6 17:20:29
黃河泉 发表于 2020-8-6 16:48
你的问题只问 (只说明) 一半，结果也只报告一半，我不知如何回答起！
我放数据分析结果图片吧，弥补自己描述不清。不知道这样是否能把问题说明清楚。辛苦黄老师再看一下，谢谢了！ image3.png

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黃河泉
2020-8-7 07:59:56
colourcara 发表于 2020-8-6 17:20
我放数据分析结果图片吧，弥补自己描述不清。不知道这样是否能把问题说明清楚。辛苦黄老师再看一下，谢谢 ...
你的假说呢？
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colourcara
2020-8-7 10:01:21
黃河泉 发表于 2020-8-7 07:59
你的假说呢？
假设是：M越高，X对Y的作用越强。（好像假设是不成立的，但是我不确定）。
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黃河泉
2020-8-8 08:50:28
colourcara 发表于 2020-8-7 10:01
假设是：M越高，X对Y的作用越强。（好像假设是不成立的，但是我不确定）。
1. 这样无法回应，什么叫做越强？2. 请清清楚楚将你的原始问题说明 (先弄清楚你的问题，不要再用什么 M, X, Y)，否则无从评论。
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吃货小飞飞
2020-8-10 16:35:28
黄老师您好！我听了您的关于交互项的课，您在课程刚开始提到了机制检验部分（中介效果），而非调节效果。我想请问，机制检验这部分有讲义可以参考吗？谢谢您了！
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黃河泉
2020-8-10 17:17:47
吃货小飞飞 发表于 2020-8-10 16:35
黄老师您好！我听了您的关于交互项的课，您在课程刚开始提到了机制检验部分（中介效果），而非调节效果。我 ...
你可能要自己找找！
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Nuliguan
2020-8-10 21:29:40
黃河泉 发表于 2020-8-10 17:17
你可能要自己找找！
老师您好。我刚才看了您的 PDF。y=a0+a1*x1+a2*x1*x2+a3*a2+u “讲到若 α2 > 0, 則 x1 对y 的影響随着 x2 增加而增，若 α2 < 0, 則 x1 对y 的影響隨 x2 增加而减少。这种情况是不是在系数 a1是正数，a3是也是正数的情况啊？ 如果在这种情况下a3 是负数的话，是不是这两种解释的变化刚好相反呢？
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2020-8-14 20:02:33
黃河泉 发表于 2020-8-8 08:50
1. 这样无法回应，什么叫做越强？2. 请清清楚楚将你的原始问题说明 (先弄清楚你的问题，不要再用什么 M,  ...
好几天没上论坛，问题已经解决了，非常感谢黄老师！！
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cassidy_han
2020-8-14 23:33:37
谢谢黄老师分享，受益匪浅
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黃河泉
2020-8-15 06:48:06
Nuliguan 发表于 2020-8-10 21:29
老师您好。我刚才看了您的 PDF。y=a0+a1*x1+a2*x1*x2+a3*a2+u “讲到若 α2 > 0, 則 x1 对y 的影響随着 x ...
没错。
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mbygzh
2020-8-19 09:10:20
谢谢老师分享！
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vivian416712
2020-8-22 23:30:27
黄老师，您好。看了您的讲义后受益匪浅。现在有一个问题想请教您：
我跑了下面的回归：
xtreg Y c.D##c.X `varlst', fe i(city_code) robust
分别用margins 和 interflex作图，但是图的结果略有差异：
margins, dydx(D) at(X=(80(50)400))
interflex Y D X `varlst', fe(city_code year) cl(city)。
您有在讲义中提到，边际效果如果显著异于0是有意义的。我得到的结果用margins是显著异于0的，但是用interflex却只有在X接近400时才异于0.
我刚接触这方面的知识，因此理解不够，烦请您帮我解答造成这种差异的原因。
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interflex.jpg

原图尺寸 80.18 KB

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原图尺寸 93.91 KB

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Wwwww-2
2020-8-30 20:42:29
黄老师您好，我想请教一下两个问题，Q1：如果进行回归时Y与x关系不显著，加入调节变量及交互项后Y与x，及交互项x*M显著了，应该怎么解释呀~~Q2：我的假设部分涉及两个主要自变量，假设1是ROA与X1，假设2是ROA与X2，我发现将X1和X2同时放入模型中比单独的结果要好一些，请问是否合理呢？
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JN其姝
2020-9-4 12:12:35
谢谢黄老师
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