你的理解基本上是正确的，但是需要更深入地解析一下各个系数的意义及其变化的原因。
在模型（1）中，自变量A对因变量Y的影响表现为直接的主效应。在这个例子中，`a = -0.1` 表示当控制其他变量不变时，A每增加一个单位，Y平均减少0.1个单位。
在引入调节变量B和交互项A*B后（模型2），情况就更加复杂了：
- `a = -6.5`：这个系数现在代表的是在B=0的情况下，自变量A对因变量Y的主效应。相比起模型（1）中的`a=-0.1`，这里的值变大（从绝对值来看更负），可能意味着在没有调节变量影响时，A对Y的影响更强了。但这并不一定是增强或减弱的概念，因为这里的比较是在不同条件下进行的。
- `b = -0.1`：这个系数表示当自变量A=0的情况下，B单独对因变量Y的影响。这说明随着B增加一个单位，在没有交互作用时，Y平均减少0.1个单位。
- `c = 0.6`：这是A和B的交互效应系数。它表明调节变量B与自变量A之间存在正向的交互作用，即B增强了（通过其正值）A对Y的影响。换句话说，在高B值的情况下，A对Y的负面影响会减弱或者甚至转化为正面影响。
关于“B负向调节A与Y的关系”这一解读，从`c = 0.6`来看并不准确。因为正的交互项系数表明当B增加时，A对Y的影响实际上增强或变得更加显著，并非减弱。你可能误解了“负向调节”的意思，在这里“负向”可能是指原本A与Y之间的负相关关系，但通过B的作用（尤其是`c > 0`），这种影响在某些条件下可能会减少绝对值大小。
总结来说，你的解释部分正确，但在具体解读交互项的意义时需要更细致地理解每个系数所代表的具体含义。调节效应中的“正向”和“负向”更多的是描述A与B如何共同作用于Y，而不是简单地指系数的符号。希望这能帮助你更好地理解和解释结果！
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