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Stata专版
交互项中含有负向指标 该怎么解释?
楼主
王小6
7207
4
收藏
2018-12-07
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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全部回复
沙发
shuchangjiang
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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藤椅
王小6
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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板凳
铁锷未残
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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报纸
qgmyysj
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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