1樓：連玉君
一般而言解釋變數 x 對被解釋變數 y 的作用可能會受到 z 的影響時，我們可以考慮使用含交乘項的回歸。而本題中，解釋變數 x 和調節變數 z 都是二值變數，互動項不顯著說明在有過購買假貨經歷和沒有購買過假貨經歷的兩組內，x 「是不是知假買假」 對 y 的影響相同，即不存在組間顯著差異（用「是不是知假買假」分組，分析類似）。在不存在其他問題的情況下，互動項係數不顯著，說明 x 對 y 的影響不受 z 的影響，可以去掉互動項。
參見連享會推文：
專題：交乘項-調節
Stata：交乘項該如何使用？-黃河泉老師 PPT相關推文
Note：產生如下推文列表的 Stata 命令為：
. lianxh 交乘項
. songbl 交乘項
安裝最新版 lianxh/ songbl 命令：
. ssc install lianxh, replace. ssc install songbl, replace專題：交乘項-調節
interactplot：圖示交乘項-互動項-調節效應Stata：交乘項的對稱效應與圖示Stata：
內生變數和它的交乘項交乘項-交叉項的中心化問題
交乘項專題：主效應項可以忽略嗎？Stata：交乘項該這麼分析!
2樓：Duhhhh
乙個可能的解釋是假設人們誠實回答自己賣假貨的動機那知假買假的消費者和不知假買假的消費者可能有一些關鍵不同 （對社會地位的追求對假貨的需求不同 etc）
你可以用條件概率解釋一下但是你沒說自己的outcome variable也沒法幫到更多了
3樓：老九不能走
兩個問題高度相關，交乘項不顯著應該是因為共線性。
結果做出來什麼樣就是什麼樣，千萬不要一上來就追求所謂的漂亮。什麼時候覺得能有信心地解釋計量結果就差不多了。
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