1702649610
=-2.3363 （13.8）
1702649611
1702649612
对于黑人女性，我们有：
1702649613
1702649614
G=a′+bB
1702649615
1702649616
=-2.3363+0.5690=-1.7673 （13.9）
1702649617
1702649618
对于非黑人男性，我们有：
1702649619
1702649620
G=a′+bM
1702649621
1702649622
=-2.3363+1.4543=-0.8820 （13.10）
1702649623
1702649624
对于黑人男性，我们有：
1702649625
1702649626
G=a′+bB+bM+bBM
1702649627
1702649628
=-2.3363+0.5690+1.4543-0.2125=-0.5255 （13.11）
1702649629
1702649630
从表13-3中的系数和上面展示的运算来看，我们知道非黑人男性受到枪械威胁的期望对数比率比非黑人女性大1.45倍；黑人女性受到枪械威胁的期望对数比率比非黑人女性大0.57倍；但是，黑人男性面临的危险并不完全是身为男性和黑人风险的双重叠加，因为他们的期望对数比率相较于男性变量的系数和黑人变量的系数之和低0.21倍。或者，用另外一种方式来表达，非黑人的性别差异比黑人的性别差异大，女性的种族差异比男性的种族差异大。除了交互项效应太弱而缺乏可靠性之外，这些结果支持了之前的假设。
1702649631
1702649632
如果我们从比率比而不是logit来考虑，会更加容易解释。这样做的一种方法是直接对刚才计算的logit（即G）取反对数。这样一来我们就会看到，在1994年受过20年教育的人曾经受到枪械威胁的期望比率，非黑人女性是0.10（=e-2.3363），黑人女性是0.17，非黑人男性是0.41，黑人男性是0.59。注意，比率比（在四舍五入误差范围内）显示在表13-3最右边的一列中：非黑人男性受到枪械威胁的比率是非黑人女性的4.3倍（0.4140/0.0967=4.28134.2817）；黑人男性受到枪械威胁的比率是黑人女性的3.5倍（0.5913/0.1708=3.46193.4618=4.2817×0.8085）；依此类推。就像我们针对logit所做的那样，通过写出期望比率，我们可以很明显地看出这一点。
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对于非黑人女性，我们有：
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1702649636
eG=ea′
1702649637
1702649638
=0.0967 （13.12）
1702649639
1702649640
对于黑人女性，我们有：
1702649641
1702649642
1702649643
1702649644
1702649645
对于非黑人男性，我们有：
1702649646
1702649647
1702649648
1702649649
1702649650
对于黑人男性，我们有：
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1702649652
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1702649654
1702649655
还有一个系数有时也有帮助，那就是比率的百分比变化，即100（eb-1）。例如，我们从表13-3中的模型2可以得出结论，在所有其他因素都相同的情况下，黑人曾经受到枪械威胁或枪击的比率比非黑人高56%，因为100（1.56-1）=56。
1702649656
1702649657
然而，虽然比率比解释起来很容易，但是期望比率仍然不是很直观。因此，将期望比率转换成百分比是很有帮助的。例如，在当前的例子中，在控制了受教育程度和调查年份之后，计算每一个种族—性别组中曾经受到枪械威胁的人的期望百分比是很有用的。也就是说，我们希望由模型得到调整后的百分比，以便我们在控制了受教育程度和调查年份之后评估种族和性别组在百分比上的差异。我们可以用下面的关系式来实现我们的想法：
1702649658
1702649659
