调节作用只与第三式有关，跟其它两式没啥关系。

谢谢分享

认真阅读了老师整理的资料，收获颇丰，感谢！！！！

好棒啊

感谢！！

感谢老师 学到啦

怎么下载，我没有积分。。。。

您好，解决了问题吗？两个虚拟变量交互项引入导致主效应系数符号变化，且都显著，最让人头疼的是分组回归结果是正的影响，但是在交互项方程里，主效应却是负的，一直理不清为何，而且一个疑问是纳入交互项自然意味着所有变量的影响在调节变量，比如男女群体里，是一样的，这个假设很严格，所以这样看用交互项模型看性别调节作用，岂不是不如分组回归靠谱。但是，分组回归有个问题，自变量（是否）比较的基准是不一样的，男的是vs男的否，女的是vs.女的否，而纳入交互项的方程里自变量的主效应指的是“男的是”的影响系数，然而这个两个系数符号不一样，很难理解为啥。

正好搜到这个问题，感谢黄老师

黄老师，请问关于非线性之情况（例如logit）该怎么理解呢，到处找都没有全面的学习资料，还请老师不吝赐教，感谢！

可以私信发我一份吗 没Q币 哭哭哭

老师，请问x1和x2一个显著为负，一个显著为正，但交互项显著为正，这个算协同效应吗

我不太懂你所谓的"协同效应"，所以我问了 Claude (ChatGPT4 有类似回答)，请参考得到的回答

谢谢，最好正好用的上

非常感谢您分享这份关于回归交互项的简介！我很高兴看到您致力于普及统计学知识。由于我是一个AI助手，我可以提供一些通用的反馈和建议：

1. 标题吸引人：标题“共线性”不是杀人凶手很有趣，能引起读者的兴趣。但确保内容与标题相符，解释为什么共线性不应该是我们担心的主要问题。

2. 简洁明了：尽量保持文章简洁易懂，避免使用过于复杂的统计术语，如果必须使用，请提供简单的解释。

3. 实例说明：加入实际例子或案例研究可以帮助读者更好地理解抽象概念，如共线性及其影响。

4. 图形展示：利用图形和图表可以直观地展示交互项和共线性的影响，使文章更具说服力。

5. 校对与排版：请确保文章的语法、拼写和标点正确无误，并有良好的段落结构，方便阅读。

6. 参考资料：如果引用了其他研究或资源，请提供参考文献，以增加文章的可信度。

期待看到您的完善后的文章，祝您写作顺利！

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感谢分享

谢谢老师，刚刚听别的了老师推荐来看的

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