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2018-12-07
1544161205(1).png 这是我的模型  gov是个负向指标,gov数值越大,ZF干预程度越低,   贝塔1 和贝塔3 都是显著为负,贝塔2显著为正  含有负向指标的交互项应该怎么解释呢?
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2018-12-7 13:54:44
说明这两个变量具有负的调节效应
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2018-12-7 14:01:47
shuchangjiang 发表于 2018-12-7 13:54
说明这两个变量具有负的调节效应
什么意思?贝塔1是显著为负 也就是zombie越大 roa越小,gov和zombie的交互项也是显著为负,那可以说gov增强了zombie对roa影响还是gov减弱了zombie对roa的影响? gov是个负向指标
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2018-12-7 18:02:58
书名:组织与管理研究的实证方法(第二版)
作者:陈晓萍,徐淑英,樊景立 编
出版社:北京大学出版社
出版时间:2012年06月
第16章 调节变量和中介变量 (罗胜强 姜燕)

如果这可以帮助到你,请帮我评分,评分选项在我回复页面的右下方。
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2021-4-3 21:53:52
我感觉连老师这个解释,太好了
Q:老师,若y与x关系为负,y与xz的交互项为正,z是增强了x的负效应吗?

A:减弱了。举个例子吧:

假设:y 是体重,X 是每天跑步用时,Z 是每天喝可乐的瓶数。

估计结果:y = 120 -0.6X + 0.3Z + 0.2X*Z  

dy/dX = -0.6 + 0.2Z

1. Z=0,即不喝可乐,dy/dX = -0.6,即每天多跑一小时,体重下降 0.6 斤。

2. Z=1,即每天 喝一瓶可乐,dy/dX = -0.6 + 0.2 = -0.4,即每天多跑一小时,跑完后喝瓶可乐,体重下降 0.4 斤。

3. Z=2,dy/dX = -0.2 斤

4. Z=3,dy/dX = 0,每天多跑一小时,跑完喝三瓶可乐,相当于白跑了!

5. Z=4,dy/dX = +0.2 斤,跑一小时,再和四瓶可乐,体重反而增加了 0.2 斤!

可能是很多人只看结果,不研究原理。
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