在进行多元回归分析或结构方程模型等统计分析时，确实经常需要对变量进行标准化（通常指转换成z-score）或者中心化（即减去均值）。这样做有多个目的：消除量纲的影响、避免多重共线性问题以及使模型的参数估计更为稳定。

关于你提到的调节效应（moderation effect），也就是交互作用，确实存在正负值的问题。但是这并不意味着所有情况下的结果都相同，关键在于解释方式的不同。

1. **标准化后的交乘项**：当自变量和调节变量都进行标准化后生成的交乘项，其系数反映的是在其他条件不变的情况下，一个标准差的变化会带来多大的影响变化（也是以标准差为单位）。即使自变量和调节变量同时为负值或正值，在回归方程中它们的影响方向和大小是不同的。这是因为交互作用项实际上是两个标准化变量的乘积，它捕捉的是当一个变量增加时，另一个变量对结果变量影响的变化率。

2. **解释交乘项**：在模型中加入交乘项是为了检验调节效应的存在。比如，如果自变量X与因变量Y的关系受到调节变量Z的影响，并且这种影响是非线性的或条件性依赖的，那么我们可以通过观察交互项系数是否显著以及其正负值来判断调节作用的方向和强度。

3. **实际意义**：对于自变量和调节变量同为正值或同为负值的情况，关键在于理解交乘项的边际效应。例如，在某一特定点上（如各自均值处），当两个变量都从负值转为正值时，它们对结果变量的影响可能由抑制变为促进，或者强度发生变化。

因此，即使自变量和调节变量都是正数或负数，通过观察交互作用项系数的显著性和符号，我们可以理解在不同条件下调节效应的存在与否以及其方向。解释时需要结合具体研究背景，考虑交乘项如何影响因变量随着自变量变化而变化的趋势，并非简单地看作“结果相同”。

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