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前些日,咱们引荐了“交互项中主效应不显著, 交互项显著可怕吗?”,里面内容干货较多且带给人启迪较大。今天咱们引荐一篇文章(来源文后),进一步讲解交互效应显著的几种情况,比如交互显著且主项显著等。
在研究内部研发与外部研发关系,碰到了统计问题。加入交互作用后,其中一个自变量的回归系数出现符号改变。思考了很久都无法找到合理的解答。邓铸的文章对我有一些启发,但还是没法清晰地解释我的问题。根据启发对统计结果大概的写了一些解释的视角,想明天把数据明天带去学校,找为统计高手的老师来请教一下了。
以下是我对邓铸文章的总结加转载:
邓铸等(2005)指出,交互效应可能会掩盖或歪曲两个因子中任何一个因子的主效应。因此,交互效应达到统计学上的显著性水平时,对主效应作出结论需要仔细考察交互效应图和加入交互项后主效应回归系数的具体变化。
在多因素实验研究中,主效应就是在考察一个变量是否会对因变量的变化发生影响的时候,不考虑其他研究变量的变化,或者说将其他变量的变化效应平均掉。换句话说,就是其他研究变量都不变化的情况下,单独考察一个自变量对因变量的变化效应。
交互效应,则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约,共同对因变量的变化发生影响。换句话说,如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同,则我们说这两个变量之间具有交互效应。
在分析多个自变量的效应时,要注意主效应与交互效应之间的关联性。我在《应用实验心理学》的第二章末尾,专门就这一问题进行了讨论。现录于此,仅供参考: