調整変数とは何ですか?定義と例
モデレーター変数は、従属変数と独立変数の間の関係に影響を与える変数のタイプです。
回帰分析を実行するときは、独立変数への変更が従属変数にどのような影響を与えるかを理解したいと思うことがよくあります。ただし、調整変数がこの関係に影響を与える場合があります。
たとえば、独立変数である毎週の運動時間を使用して従属変数の残りの心拍数を予測する回帰モデルを当てはめたいとします。
私たちは、運動に費やす時間が長くなると、安静時の心拍数が低下すると考えています。ただし、この関係は、性別などの調整変数の影響を受ける可能性があります。
運動を1時間続けるごとに、男性の方が女性よりも残りの心拍数が大きく低下する可能性があります。
調整変数の別の例としては、年齢が挙げられます。おそらく、運動を1時間続けるごとに、高齢者よりも若い人の方が残りの心拍数が大きく低下する可能性があります。
モデレーション変数のプロパティ
モデレーション変数には次のプロパティがあります。
1. 調整変数は定性的または定量的です。
質的変数は、名前またはラベルを取る変数です。例としては次のものが挙げられます。
- 性別（男性または女性）
- 教育レベル（学士号、学士号、修士号など）
- 婚姻状況（独身、既婚、離婚）
量的変数は数値を取る変数です。例としては次のものが挙げられます。
- 年
- 身長
- 平方フィート
- 人口規模
前の例では、性別は調査時間と残りの心拍数の関係に影響を与える可能性のある質的変数でしたが、年齢は関係に影響を与える可能性のある量的変数でした。
2. モデレーター変数は、独立変数と従属変数の間の関係にさまざまな方法で影響を与える可能性があります。
変数を調整すると、次のような影響が生じる可能性があります。
- 2 つの変数間の関係を強化します。
- 2 つの変数間の関係を弱めます。
- 2 つの変数間の関係をキャンセルします。
状況に応じて、調整変数はさまざまな方法で 2 つの変数間の関係を調整できます。
モデレーション変数をテストする方法
イチイ
Y = β 0 + β 1
別の変数Zが調整変数であると疑われる場合は、次の回帰モデルを当てはめることができます。
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 Z + β3XZ
この方程式では、 XZ項は相互作用項と呼ばれます。
回帰結果のXZ係数のp 値が統計的に有意な場合、 XとZの間に有意な相互作用があることを示し、 Z を緩和変数として回帰モデルに含める必要があります。
最終的なモデルは次のように記述します。
Y = β 0 + β 1 X + β 2 Z + β3XZ
回帰結果のXZの係数の p 値が統計的に有意でない場合、 Z は緩和変数ではありません。
ただし、 Z係数が依然として統計的に有意である可能性があります。この場合、単にZ を回帰モデルの別の独立変数として含めます。
次に、最終モデルを次のように作成しました。
Y = β 0 + β 1 X + β 2 Z
追加リソース
著者について
ベンジャミン・アンダーソン博士
私はベンジャミンです。退職した統計教授から、専任の Statorials 教育者になりました。 統計分野における豊富な経験と専門知識を活かして、私は Statorials を通じて学生に力を与えるために自分の知識を共有することに尽力しています。もっと知る