"Поміркованість" проти "взаємодії"?

Я натрапив на ці два терміни, які взаємозамінно використовуються у багатьох контекстах.

В основному, модератор (M) є фактором, який впливає на взаємозв'язок між X та Y. Аналіз модерації зазвичай проводиться за допомогою регресійної моделі. Наприклад, стать (M) може впливати на взаємозв'язок між "продуктом дослідження" (X) та "покупкою товару" (Y).

У взаємодії X1 і X2 взаємодіють, щоб впливати на Y. Цей же приклад тут полягає в тому, що на "дослідження продукту" (X1) впливає "стать" (X2) і разом вони впливають на "придбання товару" (Y).

Я можу бачити, що в помірності M впливає на відносини XY, але у взаємодії, M (яка в даному випадку є гендерною) впливає на інші групи IV.

Питання : Якщо метою мого проекту є побачити, як гендер впливає на відносини між X та Y, чи варто використовувати модерацію чи взаємодію?

Примітка: Мій проект стосується співвідношення між X і Y, а не причинно-наслідкового зв’язку між X і Y.

Ви повинні вважати два терміни синонімами. Хоча вони використовуються дещо по-різному і походять із різних традицій в рамках статистики ("взаємодія" більше асоціюється з ANOVA, а "змінна модератора" більше пов'язана з регресією), реальної різниці в базовому значенні немає. Насправді статистика всіяна синонімічними термінами, що походять з різних традицій, що означають одне і те ж. Чи слід називати наші X-змінними «змінними-предикторами», «пояснювальними змінними», «факторами», «коваріатами» тощо? Це важливо? (Ні, не дуже.)

Спосіб задуматися про те, що таке взаємодія, полягає в тому, що якби ви комусь пояснювали свої висновки, ви використовували б слово "залежить". Я складу історію, використовуючи ваші змінні (я не можу знати, чи це точно чи навіть правдоподібно): Скажімо, хтось запитує вас, "якщо люди досліджують товар, чи купують вони його?" Ви можете відповісти: "Ну, це залежить. Для чоловіків, якщо вони досліджують товар, вони зазвичай купують його, але жінкам подобається дивитись і думати про продукти заради себе; часто жінка досліджує товар, але не маєш наміру купувати його. Отже, взаємозв'язок між дослідженням товару та покупкою цього товару залежить від статі ". У цій історії відбувається взаємодія між дослідженням продукту та сексом, або секс модерує взаємозв’язок між дослідженнями та закупівлями. (Знову ж таки, Я не знаю, чи ця історія віддалено правильна, і я сподіваюся, що її ніхто не образить. Я використовую лише чоловіків та жінок, бо це питання. Я не маю на увазі будь-які стереотипи.)

Я вважаю, що у вас справи правильні, за винятком частини про "взаємодію, М (яка в даному випадку гендерна) впливає на інші групи IV". У взаємодії (справжній синонім ефекту модератора - не щось інше) немає необхідності в тому, щоб один предиктор впливав на іншого або навіть був співвіднесений з іншим. Все, що мається на увазі під «взаємодією» (або «модератором»), полягає в тому, що те, як один передбачувач відноситься до результату, залежить від рівня іншого предиктора.

Помірність Vs Взаємодія

І помірні, і ефекти взаємодії дуже схожі між собою. Математично їх обидва можна моделювати, використовуючи термін продукту в рівнянні регресії. Часто дослідник використовує два терміни як синоніми, але між взаємодією та помірністю існує тонка лінія. Різниця між ними в основному схожа на різницю між коефіцієнтом кореляції та коефіцієнтом регресії.

Коли ми говоримо , X і Z взаємодіють в їх впливі на змінному результат Y, і немає ніяких реальних відмінностей між роллю X і роллю Z . Обидва вони вважаються змінними провісника. Потім ми визначаємо цей ефект як ефект взаємодії.

Хоча, якщо ми маємо чітке розмежування між прогнозними та модераторними змінними (на основі теорії), і нам цікаво побачити вплив прогноктора на відповідь (впливає модератор), то цей ефект відомий як ефект помірності . Слід ретельно вибирати термін, який більше підходить для відповіді на питання дослідження.

Для детального порівняння цих термінів див. Http://learnerworld.tumblr.com/post/147085936920/interaction-moderationenjoystatisticswithme

і

http://learnerworld.tumblr.com/post/147089718705/mediationmoderationinteractionenjoystatisticswithme

Я думаю, що найбільш загальна модель, яку можна написати щодо модерації змінної z "у співвідношенні між y і x", це:

y = f (x) + g (z) + h (x) z

Граничний ефект x дорівнює f '(x) + h' (x) z, тому ефект модерації h '(x).

Майк