我的主效应本来是正，调剂效应加入正交互项，变为负显著了怎么办

Question

就是我加入了调节效应后的结果变为了这样，一个变为了负，一个变为了不显著，这样还是调节作用嘛，我要不要用分组回归结果是不是不一样

Answer 1

以下内容部分参考ChatGPT模型：

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首先，需要确认你的调节效应是否真正存在，可以通过画图来观察交互作用的情况，如果交互作用存在，那么可以考虑采用分组回归来探究其影响。

对于分组回归，可以将样本按照调节变量进行分组，然后对每组进行回归分析，得到每组的系数，并比较不同组之间的系数差异。需要注意的是，分组回归需要在样本量充足的情况下才能得到可靠的结果。

以下是一个示例代码，仅供参考：

import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 构建交互项
data['x1_x2'] = data['x1'] * data['x2']

# 进行回归分析
model = smf.ols(formula='y ~ x1 + x2 + x1_x2', data=data).fit()

# 画图观察交互作用
import seaborn as sns
sns.lmplot(x='x1', y='y', hue='x2', data=data, fit_reg=False)

# 进行分组回归
grouped = data.groupby('x2')
for group, df in grouped:
    print('Group', group)
    model = smf.ols(formula='y ~ x1 + x1_x2', data=df).fit()
    print(model.summary())

需要注意的是，分组回归的结果需要进行统计显著性检验，以确定不同组之间的系数差异是否显著。

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