조절변수란 무엇인가? 정의 및 예

중재변수는 종속변수 와 독립변수 사이의 관계에 영향을 미치는 변수 유형입니다.

회귀 분석을 수행할 때 독립 변수의 변경이 종속 변수에 어떤 영향을 미치는지 이해하려는 경우가 많습니다. 그러나 조정변수가 때때로 이 관계에 영향을 미칠 수 있습니다.

예를 들어, 종속 변수인 남은 심박수를 예측하기 위해 매주 운동한 독립 변수 시간을 사용하는 회귀 모델을 적합화한다고 가정해 보겠습니다.

우리는 운동에 더 많은 시간을 소비할수록 안정시 심박수가 낮아지는 것과 관련이 있다고 믿습니다. 그러나 이 관계는 성별 과 같은 조절 변수의 영향을 받을 수 있습니다.

운동 시간이 추가될 때마다 여성보다 남성의 잔존 심박수가 더 크게 떨어질 가능성이 있습니다.

조정 변수의 또 다른 예는 age 입니다. 운동 시간이 추가될 때마다 노인보다 젊은 사람의 잔존 심박수가 더 크게 떨어질 가능성이 높습니다.

조정 변수의 속성

조정 변수에는 다음과 같은 속성이 있습니다.

1. 조정변수는 정성적 변수일 수도 있고 정량적 변수일 수도 있습니다 .

정성적 변수는 이름이나 라벨을 취하는 변수입니다. 예는 다음과 같습니다:

• 성별(남성 또는 여성)
• 교육 수준(학사, 학사, 석사 등)
• 결혼 상태(미혼, 기혼, 이혼)

양적 변수는 숫자 값을 취하는 변수입니다. 예는 다음과 같습니다:

• 나이
• 키
• 평방피트
• 인구 규모

이전 예에서 성별은 연구 시간과 남은 심박수 사이의 관계에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 질적 변수인 반면, 나이는 관계에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 정량적 변수였습니다.

2. 중재변수는 다양한 방식으로 독립변수와 종속변수 사이의 관계에 영향을 미칠 수 있습니다.

변수를 조정하면 다음과 같은 효과가 있을 수 있습니다.

• 두 변수 간의 관계를 강화합니다.
• 두 변수 사이의 관계를 약화시킵니다.
• 두 변수 간의 관계를 취소합니다.

상황에 따라 조절변수는 두 변수 사이의 관계를 다양한 방식으로 조절할 수 있습니다.

조정 변수를 테스트하는 방법

유

Y _{= β0} + β1

다른 변수 Z가 조정 변수라고 의심되면 다음 회귀 모델을 적합할 수 있습니다.

Y = β ₀ + β ₁ X ₁ + β ₂ Z   + _β3XZ

이 방정식에서 XZ 항은 상호 작용 항 이라고 합니다.

회귀분석 결과 XZ 계수에 대한 p-값이 통계적으로 유의미한 경우에는 X 와 Z 사이에 유의미한 상호작용이 있음을 의미하므로 Z를 조절변수로 회귀모형에 포함시켜야 합니다.

우리는 최종 모델을 다음과 같이 작성합니다:

Y = β ₀ + β ₁ X + β ₂ Z   + _β3XZ

회귀분석 결과 XZ 계수의 p-값이 통계적으로 유의하지 않으면 Z는 조절변수가 아닙니다.

그러나 Z 계수가 여전히 통계적으로 유의할 가능성이 있습니다. 이 경우 회귀 모델에 Z를 또 다른 독립 변수로 포함하면 됩니다.

그런 다음 최종 모델을 다음과 같이 작성했습니다.

Y = β ₀ + β ₁ X + β ₂ Z

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