Quando realizamos an\u00e1lise de regress\u00e3o<\/a> , muitas vezes queremos entender como as altera\u00e7\u00f5es em uma vari\u00e1vel independente afetam uma vari\u00e1vel dependente. No entanto, uma vari\u00e1vel moderadora pode por vezes afectar esta rela\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n Por exemplo, digamos que queremos ajustar um modelo de regress\u00e3o no qual usamos a vari\u00e1vel independente horas gastas em exerc\u00edcios por semana<\/em> para prever a vari\u00e1vel dependente frequ\u00eancia card\u00edaca restante<\/em> .<\/span> <\/p>\n Acreditamos que mais horas gastas em exerc\u00edcios est\u00e3o associadas a uma frequ\u00eancia card\u00edaca em repouso mais baixa. No entanto, esta rela\u00e7\u00e3o pode ser afetada por uma vari\u00e1vel moderadora como o g\u00e9nero<\/strong> .<\/span><\/p>\n \u00c9 poss\u00edvel que cada hora adicional de exerc\u00edcio resulte numa queda maior na frequ\u00eancia card\u00edaca restante nos homens do que nas mulheres.<\/span> <\/p>\n Outro exemplo de vari\u00e1vel moderadora poderia ser a idade<\/strong> . \u00c9 prov\u00e1vel que cada hora adicional de exerc\u00edcio resulte numa queda maior na frequ\u00eancia card\u00edaca restante em pessoas mais jovens do que em pessoas mais velhas.<\/span> <\/p>\n As vari\u00e1veis de modera\u00e7\u00e3o t\u00eam as seguintes propriedades:<\/span><\/p>\n 1. As vari\u00e1veis moderadoras podem ser qualitativas ou quantitativas<\/strong> .<\/span><\/p>\n Vari\u00e1veis qualitativas<\/a> s\u00e3o vari\u00e1veis que recebem nomes ou r\u00f3tulos. Exemplos incluem:<\/span><\/p>\n Vari\u00e1veis quantitativas<\/a> s\u00e3o vari\u00e1veis que assumem valores num\u00e9ricos. Exemplos incluem:<\/span><\/p>\n Nos exemplos anteriores, o sexo<\/strong> era uma vari\u00e1vel qualitativa que poderia potencialmente afetar a rela\u00e7\u00e3o entre as horas estudadas e a frequ\u00eancia card\u00edaca restante, enquanto a idade<\/strong> era uma vari\u00e1vel quantitativa que poderia potencialmente afetar a rela\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n 2. As vari\u00e1veis moderadoras podem afetar a rela\u00e7\u00e3o entre uma vari\u00e1vel independente e uma vari\u00e1vel dependente de v\u00e1rias maneiras.<\/strong><\/span><\/p>\n Vari\u00e1veis moderadoras podem ter os seguintes efeitos:<\/span><\/p>\n Dependendo da situa\u00e7\u00e3o, uma vari\u00e1vel moderadora pode moderar<\/em> a rela\u00e7\u00e3o entre duas vari\u00e1veis de maneiras diferentes.<\/span><\/p>\n Teixo<\/em><\/span><\/p>\n Y<\/em> = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2<\/em> 1<\/sub><\/span><\/p>\n Se suspeitarmos que outra vari\u00e1vel, Z<\/em> , \u00e9 uma vari\u00e1vel moderadora, ent\u00e3o poder\u00edamos ajustar o seguinte modelo de regress\u00e3o:<\/span><\/p>\n Y<\/em> = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2 1<\/sub> X<\/em> 1<\/sub> + \u03b2 2<\/sub> Z<\/em> <\/sub> +<\/em> \u03b23XZ<\/sub><\/span><\/p>\n Nesta equa\u00e7\u00e3o, o termo XZ<\/em> \u00e9 chamado de termo de intera\u00e7\u00e3o<\/strong> .<\/span><\/p>\n Se o valor p<\/a> do coeficiente de XZ<\/em> no resultado da regress\u00e3o for estatisticamente significativo, indica que h\u00e1 uma intera\u00e7\u00e3o significativa entre X<\/em> e Z<\/em> e Z<\/em> deve ser inclu\u00eddo no modelo de regress\u00e3o como vari\u00e1vel moderadora.<\/span><\/p>\n Escrever\u00edamos o modelo final da seguinte forma:<\/span><\/p>\n Y<\/em> = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2 1<\/sub> X<\/em> + \u03b2 2<\/sub> Z<\/em> <\/sub> +<\/em> \u03b23XZ<\/sub><\/span><\/p>\n Se o valor p do coeficiente de XZ<\/em> no resultado da regress\u00e3o n\u00e3o for estatisticamente significativo, ent\u00e3o Z<\/em> n\u00e3o \u00e9 uma vari\u00e1vel moderadora.<\/span><\/p>\n Contudo, \u00e9 poss\u00edvel que o coeficiente Z<\/em> ainda seja estatisticamente significativo.<\/span> Neste caso, simplesmente incluir\u00edamos Z<\/em> como outra vari\u00e1vel independente no modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n Em seguida, escrevemos o modelo final da seguinte forma:<\/span><\/p>\n Y<\/em> = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2 1<\/sub> X<\/em> + \u03b2 2<\/sub> Z<\/em><\/span><\/p>\n Como ler e interpretar uma tabela de regress\u00e3o<\/a> Uma vari\u00e1vel moderadora \u00e9 um tipo de vari\u00e1vel que afeta o relacionamento entre uma vari\u00e1vel dependente e uma vari\u00e1vel independente . Quando realizamos an\u00e1lise de regress\u00e3o , muitas vezes queremos entender como as altera\u00e7\u00f5es em uma vari\u00e1vel independente afetam uma vari\u00e1vel dependente. No entanto, uma vari\u00e1vel moderadora pode por vezes afectar esta rela\u00e7\u00e3o. Por exemplo, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1463","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moderation1.png\")
<\/p>\n![\"Exemplo](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moderation2.png\")
<\/p>\n![\"Vari\u00e1vel](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moderation3.png\")
<\/p>\n Propriedades das vari\u00e1veis de modera\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
\n
\n
Como testar vari\u00e1veis de modera\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como usar vari\u00e1veis fict\u00edcias na an\u00e1lise de regress\u00e3o<\/a>
Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0s vari\u00e1veis confusas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"