R 物流回归中的相互作用

我正在努力解释我做的二项逻辑回归的结果。实验有4种情况，在每种情况下，所有参与者都接受不同的治疗。 DVs（每个条件1）=DE01、DE02、DE03、DE04，所有二进制（1-参与者做出规范决策，0-不）
预测因素：FTFinal（连续，自由威胁量表）
SRFinal（连续、情景电抗标度）
TRFinal（连续特性电抗标度）
SVO_类型（二进制，利己主义=1，利他主义=0）
在运行二项式（logit）模型之后，我得到了以下结果：。最初，当条件2（DE02作为DV）引起我的注意时，我对每个条件测试了2个模型。在模型（3）中有两个变量，它们是DE02（是否做出决策）的显著预测因子——FTFinal和SVO类型。在上下文中，模型（3）的值将意味着所有其他相等，作为利己主义者（SvoyType 1）降低与利他主义者相比作出决定的（日志）可能性。此外，FTFinal（自由威胁）分数越高，做出决定的可能性越大。到现在为止，一直都还不错。从回归（模型4）中删除SVO_类型，使得最终系数不显著。从模型中删除FTFinal不会改变SVO_类型的重要性。

所以我想：好吧，也许是媒体，或者是中庸。 我尝试了R和SPSS中的所有模型，并输入了一个交互术语SVO_Type*FTFinal makes！模型（2）中的所有变量均不显著。我遵循“http://www.nrhpsych.com/mediation/logmed.html”的逻辑回归中介过程，但没有找到中介。（抱歉链接，不允许发布超过2条，删除http:后的空格。）

总结起来：

仅从SVO_类型预测DE02并不显著。
从FTFinal预测DE02不显著
将这两个变量放在回归中使它们成为显著的预测因子

代码和摘要

在模型中包含这两者之间的相互作用使得所有系数都不重要。
所以我完全不知所措：据我所知，为了测试适度性，你需要一个互动术语。这个术语介于分类变量（SVO_类型）和连续变量（FTFinal）之间，这可能会出错吗？ 为了在SPSS之外测试中介，我尝试了“mediate”包（很抱歉，我是一个noob，所以每个帖子最多允许3个链接），结果发现function中有一个“treatment”参数，它是治疗变量（exp Vs cntrl）。我没有这样的，所有的PPN都受到相同处理的不同版本。

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任何帮助都将不胜感激。

请发布问题。亲爱的用户2100721，我不能将超过2个项目与我的声誉联系起来。数据集在这里：

而代码在这里：这似乎根本不是关于编程的问题。这似乎是一个关于统计模型拟合的问题。如果是这样的话，那么这些问题就属于on，而不是堆栈溢出。但问题本身仍然需要一个可复制的例子。不要从外部链接到数据，因为这些链接在将来经常会中断。这个问题应该是独立的。我建议转移到交叉验证，并发布模型（作为公式）。你似乎在做一个简单的逻辑推理，你能把它归结为反映问题的两个模型吗？嗨，我把帖子改为交叉验证，如果你们想跟进的话。我应该从这里删除它，还是最好链接它？请发布一个问题。亲爱的用户2100721，我不能链接超过2个与我的声誉相关的项目。数据集在这里：

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