分别回归之后要看什么系数呢？是不是还要再做一个Z检验，来检验系数有差异？不然如何知道这两组的系数差异是否显著？

在统计模型中，使用虚拟变量（也称为二元变量或指示器变量）作为调节变量是完全可能且常见的做法，特别是在研究涉及分类因素对某种关系的影响时。当自变量为连续变量而调节变量为虚拟变量时，可以通过将自变量与虚拟变量相乘来创建交互项，以此分析虚拟变量的调节作用。

这种模型的形式通常可以表示为：

\[ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \beta_2 Z + \beta_3 (X*Z) + \epsilon \]

其中：
- \(Y\) 是因变量。
- \(X\) 是连续自变量。
- \(Z\) 是虚拟调节变量，通常取值为 0 或 1（表示某分类条件的存在与否）。
- \(X*Z\) 是交互项。

通过这种模型设置，可以分析当\(Z=0\)和\(Z=1\)时，自变量\(X\)对因变量\(Y\)影响的差异。如果\(\beta_3\)显著不为零，则说明虚拟变量\(Z\)确实发挥了调节作用。

至于例文，由于具体领域和期刊的限制，我无法直接提供特定的研究文章链接或引用信息，但是这种分析方法在社会学、心理学、经济学等领域的研究中广泛使用。例如，在心理学研究中，研究人员可能会探究某个心理特质（连续变量）对行为结果的影响是否受性别（虚拟变量）调节。

为了找到相关例文，可以尝试在学术数据库如Google Scholar, JSTOR或PubMed上搜索包含关键词“interaction effect”, “moderation analysis” 和你感兴趣的具体领域（如 "psychology" 或 "economics"）的论文。确保关注研究方法部分和结果分析中如何处理虚拟变量与连续变量的交互项。

此外，Hayes 的 PROCESS 宏、R 语言中的 `lme4` 包或 SPSS 等统计软件都提供了对这种类型模型进行估计的能力，这些工具在社会科学文献中经常被引用。

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