Was ist eine moderierende variable? definition & beispiel

Eine Moderatorvariable ist ein Variablentyp, der die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer unabhängigen Variablen beeinflusst.

Wenn wir eine Regressionsanalyse durchführen, möchten wir oft verstehen, wie sich Änderungen an einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable auswirken. Manchmal kann jedoch eine moderierende Variable diese Beziehung beeinflussen.

Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten ein Regressionsmodell anpassen, in dem wir die unabhängige Variable Stunden, die wir jede Woche trainieren, verwenden, um die abhängige Variable verbleibende Herzfrequenz vorherzusagen.

Wir glauben, dass mehr Stunden, die man mit Training verbringt, mit einer niedrigeren Ruheherzfrequenz verbunden sind. Diese Beziehung könnte jedoch durch eine moderierende Variable wie das Geschlecht beeinflusst werden.

Es ist möglich, dass jede zusätzliche Trainingsstunde bei Männern zu einem stärkeren Abfall der verbleibenden Herzfrequenz führt als bei Frauen.

Ein weiteres Beispiel für eine moderierende Variable könnte das Alter sein. Es ist wahrscheinlich, dass jede zusätzliche Trainingsstunde bei jüngeren Menschen zu einem stärkeren Abfall der verbleibenden Herzfrequenz führt als bei älteren Menschen.

Eigenschaften von Moderationsvariablen

Moderationsvariablen haben die folgenden Eigenschaften:

1. Moderierende Variablen können qualitativ oder quantitativ sein .

Qualitative Variablen sind Variablen, die Namen oder Bezeichnungen annehmen. Beispiele beinhalten:

• Geschlecht (männlich oder weiblich)
• Bildungsniveau (Bachelor, Baccalaureat, Master, etc.)
• Familienstand (ledig, verheiratet, geschieden)

Quantitative Variablen sind Variablen, die numerische Werte annehmen. Beispiele beinhalten:

• Alter
• Höhe
• Quadratfuß
• Einwohnerzahl

In den vorherigen Beispielen war das Geschlecht eine qualitative Variable, die möglicherweise die Beziehung zwischen den untersuchten Stunden und der verbleibenden Herzfrequenz beeinflussen könnte, während das Alter eine quantitative Variable war, die möglicherweise die Beziehung beeinflussen könnte.

2. Moderatorvariablen können die Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen auf verschiedene Weise beeinflussen.

Moderierende Variablen können folgende Auswirkungen haben:

• Stärken Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen.
• Schwächen Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen.
• Brechen Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen ab.

Je nach Situation kann eine moderierende Variable die Beziehung zwischen zwei Variablen auf unterschiedliche Weise moderieren .

So testen Sie Moderationsvariablen

Eibe

Y = β ₀ + β ₁

Wenn wir vermuten, dass eine andere Variable, Z , eine moderierende Variable ist, könnten wir das folgende Regressionsmodell anpassen:

Y = β ₀ + β ₁ X ₁ + β ₂ Z   + β ₃ XZ

In dieser Gleichung wird der XZ -Term als Interaktionsterm bezeichnet.

Wenn der p-Wert für den Koeffizienten von XZ im Regressionsergebnis statistisch signifikant ist, deutet dies darauf hin , dass eine signifikante Wechselwirkung zwischen

Wir würden das endgültige Modell wie folgt schreiben:

Y = β ₀ + β ₁ X + β ₂ Z   + β ₃ XZ

Wenn der p-Wert des Koeffizienten von XZ im Regressionsergebnis statistisch nicht signifikant ist, dann ist Z keine moderierende Variable.

Es ist jedoch möglich, dass der Z- Koeffizient immer noch statistisch signifikant ist. In diesem Fall würden wir einfach Z als weitere unabhängige Variable in das Regressionsmodell aufnehmen.

Das endgültige Modell haben wir dann wie folgt geschrieben:

Y = β ₀ + β ₁ X + β ₂ Z

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