“Moderasyon” mu “etkileşim” mi?

Birçok bağlamda birbirinin yerine kullanılan bu iki terimle karşılaştım.

Temel olarak, bir moderatör (M) X ve Y arasındaki ilişkiyi etkileyen bir faktördür. Moderasyon analizi genellikle bir regresyon modeli kullanılarak yapılır. Örneğin, cinsiyet (M) "ürün araştırması" (X) ve "ürün satın alımı" (Y) arasındaki ilişkiyi etkileyebilir.

Etkileşimde, X1 ve X2 Y'yi etkilemek için etkileşime girer. Burada aynı örnek "ürün araştırması" nın (X1) "cinsiyet" ten (X2) etkilenmesi ve birlikte "ürün alımını" (Y) etkilemesidir.

Ilımlılıkta M'nin XY ilişkisini etkilediğini, ancak etkileşimde M'nin (bu durumda cinsiyet) diğer IV'ü etkilediğini görebiliyorum.

Soru : Projemin amacı cinsiyetin X ve Y arasındaki ilişkiyi nasıl etkilediğini görmekse, ılımlılık veya etkileşim mi kullanmalıyım?

Not: Projem, X ve Y arasındaki nedensel ilişki değil, X ve Y arasındaki korelasyon ile ilgilidir.

İki terimin eş anlamlı olduğunu düşünmelisiniz. Her ne kadar biraz farklı şekillerde kullanılsalar ve istatistik içindeki farklı geleneklerden gelseler de ('etkileşim' ANOVA ile daha fazla ilişkilidir ve 'moderatör değişkeni' regresyonla daha fazla ilişkilidir), altta yatan anlamda gerçek bir fark yoktur. Aslında, istatistikler aynı şey anlamına gelen farklı geleneklerden gelen eşanlamlı terimlerle doludur. X değişkenlerimize 'öngörücü değişkenler', 'açıklayıcı değişkenler', 'faktörler', 'ortak değişkenler' vb. Mi demeliyiz? Önemli mi? (Hayır gerçek değil.)

Bir etkileşimin ne olduğunu düşünmenin yolu, bulgularınızı birisine açıklayacak olsanız 'bağımlı' kelimesini kullanmanızdır. Değişkenlerinizi kullanarak bir hikaye oluşturacağım (bunun doğru ya da akla yatkın olup olmadığını bilmenin hiçbir yolu yok): Birisi size sorar, "İnsanlar bir ürünü araştırırsa, satın alıyorlar mı?" "Peki, duruma göre değişir. Erkekler için, bir ürünü araştırırlarsa, genellikle bir tane satın alırlar, ancak kadınlar kendi uğruna ürünlere bakmayı ve düşünmeyi severler; çoğu zaman, bir kadın bir ürünü araştıracaktır, ancak Bu nedenle, bir ürünü araştırmakla o ürünü satın almak arasındaki ilişki cinsiyete bağlıdır. " Bu hikayede, ürün araştırması ve cinsiyet arasında bir etkileşim vardır veya cinsiyet, araştırma ve satın alma arasındaki ilişkiyi ılımlı kılar. (Tekrar, Bu hikayenin uzaktan doğru olup olmadığını bilmiyorum ve umarım kimse bundan rahatsız olmaz. Sadece erkekleri ve kadınları kullanıyorum çünkü bu söz konusu. Stereotipleri zorlamak istemiyorum.)

"Etkileşimde M (bu durumda cinsiyet) diğer IV'ü etkileme" bölümü dışında çoğunlukla doğru şeyler olduğunu düşünüyorum. Bir etkileşimde (moderatör etkisi için gerçek bir eşanlamlı - farklı bir şey değil), bir öngörücünün diğerini etkilemesine veya hatta diğeriyle ilişkilendirilmesine gerek yoktur. "Etkileşim" (veya "moderatör") tarafından ima edilen tek şey, bir öngörücünün sonuçla olan ilişkisinin diğer öngörücünün düzeyine bağlı olmasıdır.

Ilımlılık ve Etkileşim

Hem denetleme hem de etkileşim etkileri birbirine çok benzer. Matematiksel olarak, her ikisi de regresyon denkleminde ürün terimi kullanılarak modellenebilir. Genellikle araştırmacı iki terimi eş anlamlı olarak kullanır, ancak etkileşim ve ılımlılık arasında ince bir çizgi vardır. İkisi arasındaki fark büyük ölçüde korelasyon katsayısı ile regresyon katsayısı arasındaki farka benzer.

X ve Z'nin bir sonuç değişkeni Y üzerindeki etkileriyle etkileştiğini söylediğimizde X'in rolü ile Z'nin rolü arasında gerçek bir ayrım yoktur . Her ikisi de yordayıcı değişkenler olarak kabul edilir. Sonra bu etkiyi etkileşim etkisi olarak tanımlarız .

Öngörücü ve moderatör değişkenleri (teori temelinde) arasında net bir ayrımımız olması ve öngörücünün yanıt üzerindeki etkisini (moderatörden etkilenen) görmek istiyorsak , bu etki ılımlılık etkisi olarak bilinir . Kişi, araştırma sorusunu cevaplamak için daha uygun olan terimi dikkatlice seçmelidir.

Bu terimlerin ayrıntılı karşılaştırması için http://learnerworld.tumblr.com/post/147085936920/interaction-moderationenjoystatisticswithme adresine bakın.

ve

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

Ben bir "z ve x arasındaki bir ilişkide" değişken bir ılımlılık hakkında yazabilirsiniz en genel modeli olduğunu düşünüyorum:

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

X'in marjinal etkisi f '(x) + h' (x) z'dir, dolayısıyla ılımlılık etkisi h '(x)' dir.

mikrofon