https://new.qq.com/omn/20180208/20180208G00AT2.html
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您好，我现在在做自变量访问对应变量贸易量的影响，数据是100个国家与中国6年的访问和贸易数据（忽略其他非核心变量），每行数据为2014年 N国 访问 贸易，用引力模型做回归，访问是虚拟变量。
在此基础上，我对访问区分出访和来访两种，但是对于同一条样本，也就是某年某国，可能存在即出访又来访，也就是存在00,01,10,11,这4种组合情况，这种情况下，我回归的自变量，是构建有来访和有出访，这2个虚拟变量吗？
还是要严格分成，有来无出，无来有出，有来有出，这3个虚拟变量。
还是在第一种2个虚拟变量下，再加一个交叉？
想向您请教一下，确实是小白。。。

你好，你的问题涉及到了定序分类变量与连续变量交互作用的检验。对于你的两个问题，我有以下建议：

1、关于职称大小正向影响的检验：你的理解基本正确。可以通过设置教授（记为Prof）、副教授（记为AssocProf）和讲师（参照组，记为Lecturer）的虚拟变量，然后观察这些虚拟变量的系数来判断不同职称对因变量的影响。如果Prof和AssocProf的系数都显著大于0，并且通过Wald test，Prof的系数显著大于AssocProf的系数，那么可以认为教授影响最大，副教授次之，讲师最小。

2、对于调节变量A的检验：你的方法也是常见的做法，即将职称虚拟变量与A相乘形成交互项，然后观察这些交互项的系数是否显著。然而，仅仅看乘积项的显著性确实不能完全说明问题，因为这只能表明A对不同职称的影响有无差异，但无法直接反映调节作用的大小。为了更全面地理解调节效应，你可以计算“边际效应”，即在A的不同水平下，职称对因变量影响的变化。通过画出交互项与A的关系图，可以直观展示A如何改变不同职称对因变量的影响程度。

另外，你还可以考虑使用“简单斜率分析”（simple slope analysis）来检验A在不同职称水平上对因变量的效应是否显著不同。这将提供更具体的证据，证明A是如何调节职称对因变量的作用的。

希望这些信息能对你有所帮助！如果还有疑问，欢迎继续提问。

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