Co to jest zmienna moderująca? definicja i przykład
Zmienna moderatora to typ zmiennej, który wpływa na relację między zmienną zależną a zmienną niezależną .
Kiedy przeprowadzamy analizę regresji , często chcemy zrozumieć, jak zmiany zmiennej niezależnej wpływają na zmienną zależną. Jednak zmienna moderująca może czasami wpływać na tę relację.
Załóżmy na przykład, że chcemy dopasować model regresji, w którym używamy niezależnych zmiennych godzin spędzonych na ćwiczeniach w każdym tygodniu, aby przewidzieć zmienną zależną pozostałego tętna .
Wierzymy, że więcej godzin spędzonych na ćwiczeniach wiąże się z niższym tętnem spoczynkowym. Jednakże na tę zależność może wpływać zmienna moderująca, taka jak płeć .
Możliwe, że każda dodatkowa godzina ćwiczeń powoduje większy spadek pozostałego tętna u mężczyzn niż u kobiet.
Innym przykładem zmiennej moderującej może być wiek . Jest prawdopodobne, że każda dodatkowa godzina ćwiczeń powoduje większy spadek pozostałego tętna u osób młodszych niż u osób starszych.
Właściwości zmiennych moderacyjnych
Zmienne moderacyjne mają następujące właściwości:
1. Zmienne moderujące mogą mieć charakter jakościowy lub ilościowy .
Zmienne jakościowe to zmienne, które przyjmują nazwy lub etykiety. Przykłady obejmują:
- Płeć (mężczyzna lub kobieta)
- Poziom wykształcenia (licencjat, licencjat, magister itp.)
- Stan cywilny (panny, żonaty, rozwiedziony)
Zmienne ilościowe to zmienne, które przyjmują wartości liczbowe. Przykłady obejmują:
- Wiek
- Wysokość
- Stopy kwadratowe
- Wielkość populacji
W poprzednich przykładach płeć była zmienną jakościową, która mogła potencjalnie wpływać na związek między godzinami nauki a pozostałym tętnem, podczas gdy wiek był zmienną ilościową, która mogła potencjalnie wpływać na tę zależność.
2. Zmienne moderacyjne mogą na różne sposoby wpływać na relację pomiędzy zmienną niezależną a zmienną zależną.
Moderowanie zmiennych może mieć następujące skutki:
- Wzmocnij związek między dwiema zmiennymi.
- Osłabić związek między dwiema zmiennymi.
- Anuluj związek między dwiema zmiennymi.
W zależności od sytuacji zmienna moderująca może moderować związek między dwiema zmiennymi na różne sposoby.
Jak testować zmienne moderacyjne
Cis
Y = β 0 + β 1
Jeśli podejrzewamy, że inna zmienna, Z , jest zmienną moderującą, wówczas możemy dopasować następujący model regresji:
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 Z + β3XZ
W tym równaniu składnik XZ nazywany jest składnikiem interakcji .
Jeżeli wartość p współczynnika XZ w wyniku regresji jest istotna statystycznie, oznacza to, że istnieje istotna interakcja pomiędzy X i Z , a Z powinno zostać uwzględnione w modelu regresji jako zmienna moderująca.
Ostateczny model zapisalibyśmy w następujący sposób:
Y = β 0 + β 1 X + β 2 Z + β3XZ
Jeżeli wartość p współczynnika XZ w wyniku regresji nie jest istotna statystycznie, wówczas Z nie jest zmienną moderującą.
Możliwe jest jednak, że współczynnik Z jest nadal istotny statystycznie. W tym przypadku po prostu uwzględnilibyśmy Z jako kolejną zmienną niezależną w modelu regresji.
Następnie napisaliśmy ostateczny model w następujący sposób:
Y = β 0 + β 1 X + β 2 Z
Dodatkowe zasoby
Jak czytać i interpretować tabelę regresji
Jak używać zmiennych fikcyjnych w analizie regresji
Wprowadzenie do zmiennych mylących
o autorze
Dr Benjamin Anderson
Cześć, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, który został oddanym nauczycielem Statorials. Dzięki bogatemu doświadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki chętnie dzielę się swoją wiedzą, aby wzmocnić pozycję uczniów za pośrednictwem Statorials. Wiedzieć więcej