交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。
考虑reg
y
a
和reg
y
a
ab
其中y是成绩
，a是听课时间，
b是不认真程度，第一个回归可以得到y和a应该正相关，第二个回归能得到y与a正相关，但与ab负相关。若只考虑第一个回归，那我们就错误地得出结论听课时间越长成绩越好，其实考虑第二个回归就能发现成绩不仅和时间有关还与认真度有关。
一般交叉项用于定量变量（数量级，多少个）和定性变量（表示程度或者性质）之间的组合，比如最简单的性别问题，就可以在原解释变量上乘以一个性别地虚拟变量。
模型中自变量ABC，调节变量DE，因变量F，假设A影响F，B影响F，C影响F，调节变量D分别调节ABC和F之间的关系，调节变量E分别调节ABC和F之间的关系，现在使用交互项通过分层回归检验调节效应
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