指标功能参数化帮助！据我所知，指标函数参数化输出用于模型中具有分类预测变量的情况。实际上，直到最近我才真正知道这个输出窗口，在回归分析中，总是简单地使用主要参数估计窗口中的p值和系数。 我最近进行了一个模型，该模型包含1个连续IV，2个二进制IV以及相互作用项的所有组合。 当我查看主要参数估算值与指标函数参数化估算值时，我感兴趣的交互作用从主要输出中的显着变为IFP输出中的NS。从技术上讲，哪一种是最佳使用方式？ 我一直都在报告错误的结果吗？
分析工具回复：指示器功能参数化帮助！可以以不同的方式对线性统计模型进行参数化以适合不同的目的或解释。 差异改变了估计的假设检验的含义。 差异会更改原假设，因此，对于所有参数设置，其重要性均不会相同。
请参阅指标参数估计。
回复：指示器功能参数化帮助！感谢您的回复。您对哪一个最合适的解释有任何见解？ 鉴于我提供的有关变量的详细信息？
