在考察调节效应（moderation effect）时，基准模型和包含交互项的模型之间的系数变化是常见现象，主要因为两者所探究的关系焦点不同。下面针对您的问题一一解答：

### 1. 调节变量前的系数为什么会在两个模型中不一致？

- **基础模型** \(Y = aX + bM\) 中，\(a\) 表示在没有考虑调节效应时，自变量 \(X\) 对因变量 \(Y\) 的直接影响。而 \(b\) 则表示调节变量 \(M\) 在没有考虑与 \(X\) 交互影响下的效果。
- **加入交互项模型** \(Y = cX + dM + eMX\) 中的系数变化反映了当引入调节效应后，原始关系的变化。\(c\) 和 \(d\) 可能会因为加入了交互项而发生变化，这是因为它们现在代表的是在没有考虑相互作用情况下各自的影响。特别是 \(e\)（交互项系数），它表明了调节变量如何改变自变量对因变量影响的强度或方向。

### 2. 考虑交互效应时是否可以只看交互项？

- **理论基础**：理论上，如果要考察调节效应，应该同时考虑直接效应和交互效应。在 \(Y = cX + dM + eMX\) 中，即使直接关注的是交互项 \(e\), 也不能忽视 \(c\) 和 \(d\) 的作用，因为它们是构建完整模型的基础。
- **实践操作**：从统计角度来看，在没有 \(dM\) 或 \(cX\) 的情况下仅考虑 \(eMX\) 可能会导致错误的结论。这是因为直接效应和交互效应共同构成了变量间复杂关系的一部分。

### 3. 调节效应模型中可以不纳入调节变量，即设定为 \(Y = cX + eMX\) 进行回归吗？

- **一般建议**：通常情况下，不推荐省略单独的调节变量（如 \(dM\)）。因为即使在没有自变量 \(X\) 的情况下，调节变量 \(M\) 也可能对因变量 \(Y\) 直接产生影响。忽略这一项可能引入偏差。
  
总结来说，在构建模型时应考虑理论假设与统计原则的结合，确保模型能够准确反映研究问题的本质。考察调节效应时，不仅要关注交互项系数的方向和显著性，还应该综合分析直接效应的变化情况，以全面理解变量间的关系。

如果您有更多具体的数据或情景描述，可以提供更详细的指导建议。

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