Что такое модерирующая переменная? определение и пример

Переменная модератора — это тип переменной, который влияет на взаимосвязь между зависимой и независимой переменной .

Когда мы проводим регрессионный анализ , мы часто хотим понять, как изменения независимой переменной влияют на зависимую переменную. Однако модерирующая переменная иногда может повлиять на эти отношения.

Например, предположим, что мы хотим применить модель регрессии, в которой мы используем независимую переменную, количество часов, потраченных на тренировки каждую неделю, для прогнозирования оставшейся частоты пульса зависимой переменной.

Мы считаем, что большее количество часов, проведенных за тренировками, связано с более низкой частотой пульса в состоянии покоя. Однако на эти отношения может повлиять регулирующая переменная, такая как пол .

Вполне возможно, что каждый дополнительный час тренировки приводит к большему снижению оставшейся частоты сердечных сокращений у мужчин, чем у женщин.

Другим примером модерирующей переменной может быть age . Вполне вероятно, что каждый дополнительный час тренировки приводит к большему снижению оставшейся частоты сердечных сокращений у молодых людей, чем у пожилых людей.

Свойства переменных модерации

Переменные модерации обладают следующими свойствами:

1. Управляющие переменные могут быть качественными или количественными .

Качественные переменные — это переменные, которым присваиваются имена или метки. Примеры включают в себя:

• Пол (мужской или женский)
• Уровень образования (степень бакалавра, бакалавра, магистра и т.д.)
• Семейное положение (холост, женат, разведен)

Количественные переменные — это переменные, которые принимают числовые значения. Примеры включают в себя:

• Возраст
• Высота
• Квадратный фут
• Численность населения

В предыдущих примерах пол был качественной переменной, которая потенциально могла повлиять на взаимосвязь между часами занятий и оставшейся частотой сердечных сокращений, тогда как возраст был количественной переменной, которая потенциально могла повлиять на взаимосвязь.

2. Переменные модератора могут по-разному влиять на взаимосвязь между независимой и зависимой переменной.

Управление переменными может иметь следующие последствия:

• Укрепите связь между двумя переменными.
• Ослабьте связь между двумя переменными.
• Отмените связь между двумя переменными.

В зависимости от ситуации модерирующая переменная может по-разному регулировать взаимосвязь между двумя переменными.

Как проверить переменные модерации

Тис

Y = β ₀ + β ₁

Если мы подозреваем, что другая переменная Z является модерирующей переменной, то мы могли бы подогнать следующую модель регрессии:

Y = β ₀ + β ₁ X ₁ + β ₂ Z   + β ₃ XZ

В этом уравнении член XZ называется членом взаимодействия .

Если значение p для коэффициента XZ в результате регрессии статистически значимо, это указывает на то, что существует значительное взаимодействие между X и Z , и Z следует включить в модель регрессии в качестве смягчающей переменной.

Мы бы написали окончательную модель следующим образом:

Y = β ₀ + β ₁ X + β ₂ Z   + β ₃ XZ

Если значение p коэффициента XZ в результате регрессии не является статистически значимым, то Z не является смягчающей переменной.

Однако не исключено, что коэффициент Z все еще остается статистически значимым. В этом случае мы бы просто включили Z как еще одну независимую переменную в регрессионную модель.

Затем мы написали окончательную модель следующим образом:

Y = β ₀ + β ₁ X + β ₂ Z

Дополнительные ресурсы

Как читать и интерпретировать таблицу регрессии
Как использовать фиктивные переменные в регрессионном анализе
Введение в запутанные переменные