Stata：非线性模型的交互效应

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1. 简介
2. 一些解释
- 2.1 术语的定义
- 2.2 边际效应的总结
- 2.3 边际效应是否相等的检验
3. 线性回归模型中的非线性交互效应
- 3.1 年龄的效应
- 3.2 性别的效应
4. 分类因变量模型中的非线性交互效应
- 4.1 二元 logit 模型的非线性
- 4.2 分类因变量模型中的交互效应
- 4.3 分类因变量模型中是否需要交乘项？
- 4.4 交乘项的系数不是预测概率交互作用的检验
5. 演示与解释交互效应
- 5.1 两个名义自变量的交互效应
- 5.2 一个名义自变量和一个连续自变量的交互效应
- 5.3 两个连续自变量的交互效应
6. 总结
7. 相关推文

1. 简介

社会学家关注的效应大多是非线性的，即使是在线性回归模型的背景下，效应也可能是非线性的，例如自变量的多项式形式 ( 和 )，或因变量的变换 (工资取对数)，更常见的是分类因变量。同时，很多社会学家关注的现象在本质上也是交互的，当一个自变量的效应取决于另一个自变量的水平时，则说明存在交互效应。

尽管目前已经建立了正确的非线性模型，并且能够对线性交互效应正确解释，但是非线性模型与交互效应在实证中往往被错误地估计、解释和呈现。为此，本文将对非线性交互效应的估计、解释和呈现提供简单的说明与指导。

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