交乘项专题:主效应项可以忽略吗?
原文链接:https://www.lianxh.cn/news/2ce3c4fbb6d0f.html
Source: WHAT HAPPENS IF YOU OMIT THE MAIN EFFECT IN A REGRESSION MODEL WITH AN INTERACTION? | STATA FAQ
目录
- 1. 实例 1:类别变量相互交乘
- 2. 实例 2:类别变量与连续变量交乘
- 3. 实例 3:连续型变量相互交乘
- 4. 总结
对于一个带交乘项 (interaction term) 的线性回归,我们一般会通过命令
regress y x1 x2 x1#x2
来进行回归分析。该回归不仅包括交乘项 (x1#x2
) 而且保留了主效应 (x1 x2
)。本篇推文讨论的问题是,
当引入交乘项后,保留全部的主效应项是否必要?忽略一个或者全部的主效应项是否可行?
对于该问题,首先要明确引入主效应项和交乘项的目的何在。引入主效应项是为了区分截距,而引入交乘项是为了区分斜率。在接下来的分析中,我们会进一步阐述这句话背后的具体含义。
基于此,对于该问题的回答应为"分情况讨论"。
类别变量相互交乘:可以去掉主效应项,但系数含义不同。
类别变量与连续型变量相互交乘:(1)可以去掉连续型变量主效应项,但系数含义发生改变;(2)一般情况下,不可以去掉类别变量主效应项
连续型变量与连续型变量相互交乘:一般情况下,不可以去掉主效应项
下面,我们通过几个实证的例子来进一步解释说明。
原文链接:https://www.lianxh.cn/news/2ce3c4fbb6d0f.html
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