在进行调节效应分析时，我们经常需要绘制简单斜率图或交互效应图来直观展示变量之间的关系。有时，你可能会发现这些图上的截距为负数，这可能让你感到困惑。📊📈 例如，当你研究某个干预措施（X）对学生成绩（Y）的影响，并考虑性别（M）作为调节变量时，你可能会得到这样的结果。

首先，不要惊慌！负数截距在统计模型中是完全正常的。它只是表示当调节变量处于最低水平时，因变量的预期值。换句话说，即使在这个点上，你的模型预测值为负，这也不一定意味着实际数据中存在负成绩。📖

为了更好地理解这个现象，建议使用专业软件如SPSS或R中的相关包（如`interplot`），并仔细检查模型设定是否正确。同时，确保你的数据已经进行了适当的预处理，包括缺失值处理和异常值检测。🛠️

最后，记得结合实际背景来解释这些结果。即使数学上出现了负数截距，也要从教育实践的角度去思考其合理性。🎓

通过这种方式，你可以更全面地理解和解释你的数据分析结果。希望这些建议对你有所帮助！💡