 导航推荐 🔹Stata 🔹专题 🔹实证计量 #调节效应  本期问题 老师们好，我想问一下两个问题： 第一个问题：我的研究背景是直播场景下，主播标题的性别化程度对于收入的影响。y=log收入，x1=标题的性别化程度（连续变量），x2=主播性别，采用多元线性回归（非面板）。我的问题是：我们在生成x1和x2的交互项时，发现x1和x2的交互项生成之后放进模型里vif值很大，是不是需要对x1先进行去均值处理再与x2生成交互项x1x2，而本身模型里的x1是不用进行去均值的。 第二个问题：我的研究背景是直播场景下，主播是否开摄像头对于收入的影响。y=log收入，x1=是否开摄像头（分类变量），x2=主播性别，采用多元线性回归（非面板）。我的问题是：发现x1和x2相关系数大于0.7,但是放进没有交互项的模型里的时候vif<10，如果二者的交互项放进去vif就会很大，两个虚拟变量也无法进行去均值处理，这种情况应该怎么办？还是说二者的相关系数已经很大了所以说明即可。  本期解答 两个问题类似，一起回复。首先，X1与X2相关性太高，不太适合同时放入模型中，更不用说是两者的交互项了。其次，去均值处理可能会降低两者的相关性，但其主要是方便解释。你如果要研究主播性别的差异性，可能分样本回归。 本期关键词 - 交互项 - 本期知识科普 在使用交互项时，需要注意以下几点：
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