众所周知，调节效应是交互效应的一种，在分析时我们可以将其分成增强型交互作用（reinforcement interaction）和干扰型交互作用（interference interaction）。对于前者，随着X2（调节变量）的增大，自变量X1对因变量Y的正向影响越来越强；对于后者，随着X2（调节变量）的增大，自变量X1对因变量Y的正向影响越来越弱。
在加入调节变量时，方程如下：
Y= a + bX1 + cX2 + dX1*X2
但我有一问题不明：我们是基于什么来判定调节作用是属于增强型还是干扰型（或减弱型）呢？是否在做分层回归分析时，只要看方程中回归系数d是正值还是负值即可（假设调节效应显著）？
我们能否这样理解：
（A）假设自变量X1和因变量Y存在正相关，则：（1）如果交互项（X1*X2）前的回归系数d是正数，则是增强型或正向调节；（2）如果交互项（X1*X2）前的回归系数d是负数，则是干扰型或负向调节；
（B）假设自变量X1和因变量Y存在负相关，则：（1）如果交互项（X1*X2）前的回归系数d是正数，则是干扰型或负向调节；（2）如果交互项（X1*X2）前的回归系数d是负数，则是增强型或正向调节；
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