加入调节后主效应不显著,交互效应和调节效应的问题

加入调节后主效应不显著,交互效应和调节效应的问题

，发现其效应显著，即a~=0。这时，如果加入调节变量M，有可能使X与Y之间关系由于原来的显著变成不显著在调节效应分析中，如果主效应不显著但交互项显著，这通常表明存在一个特定的子群体，该子群体对研究因素

加入调节后主效应不显著可以吗

图3 不同自主定向员工工作意义影响工作脱离行为的差异图4 检验主效应是否受到调节其次，检验工作意义中介作用的前后路径是否受到自主定向的调节，具体结果见图5。一方面，资质过剩对工作意义的影响调节效应需要的是，调节项（交互作用项）显著，而不是“主效应”（自变量对因变量的回归系数）显著。

加入调节效应后主效应不显著

╯▂╰ 二次调节变量c;如果分组检验在不同水平c的情况下，调节变量m的调节效应；如reg y x m xm if c==1和reg y x m xm if c==0;此时，如果检验c的调节效应能不能做chow检验，通过检验x*m的系1 稳健性检验调节效应显著，主效应不显著：在进行调节效应内容分析时，考虑到此时主效应系数不再显著，我们常常以未考察调节效应，（即未纳入交叉项）时的主效应系数符号作为参考对

加入调节效应后主效应正负改变

∩＾∩ 如果加入了调节变量后，主效应不显著，可能是由于以下原因：1. 变量选择不当：控制变量的选择应该基于理论和实践经验。如果选择的变量与响应变量之间的关系较弱，，是可以的。算边际效应时，主效应只是个常数，不影响，只要交互项系数显著就可以了。

加入调节变量以后主效应系数相反

ˋ＾ˊ〉-# 主效应A对B的影响却不显著了，产生这种情况的原因在于：纳入交叉项后，模型中的自变量、交叉项和调节变量之间可能会存在较为严重的多重共线性问题，即变量之间在解读因变量时存在交互项不显著的原因有很多：第一，标准误。标准误在统计推断中发挥着至关重要的作用，直接影响着系数