Що таке модеруюча змінна? визначення та приклад
Змінна-модератор — це тип змінної, який впливає на зв’язок між залежною змінною та незалежною змінною .
Коли ми виконуємо регресійний аналіз , ми часто хочемо зрозуміти, як зміни незалежної змінної впливають на залежну змінну. Однак модеруюча змінна іноді може впливати на це співвідношення.
Наприклад, скажімо, ми хочемо адаптувати регресійну модель, у якій ми використовуємо незалежну змінну годин, витрачених на тренування щотижня, щоб передбачити залежну змінну залишкову частоту серцевих скорочень .
Ми вважаємо, що більше годин, проведених на тренуваннях, пов’язано з нижчим пульсом у спокої. Однак на цей зв’язок може вплинути модеруюча змінна, наприклад стать .
Цілком можливо, що кожна додаткова година вправ призводить до більшого падіння залишкової частоти серцевих скорочень у чоловіків, ніж у жінок.
Іншим прикладом модеруючої змінної може бути вік . Цілком імовірно, що кожна додаткова година вправ призводить до більшого падіння залишкової частоти серцевих скорочень у молодих людей, ніж у літніх людей.
Властивості змінних модерації
Змінні модерації мають такі властивості:
1. Модеруючі змінні можуть бути якісними або кількісними .
Якісні змінні – це змінні, які мають імена або мітки. Приклади:
- Стать (чоловіча чи жіноча)
- Рівень освіти (бакалавр, бакалавр, магістр тощо)
- Сімейний стан (незаміжня, одружена, розлучена)
Кількісні змінні – це змінні, які приймають числові значення. Приклади:
- Вік
- Висота
- Квадратних футів
- Чисельність населення
У попередніх прикладах стать була якісною змінною, яка потенційно могла вплинути на зв’язок між годинами дослідження та частотою серцевих скорочень, що залишилася, тоді як вік був кількісною змінною, яка потенційно могла вплинути на зв’язок.
2. Змінні модератора можуть різними способами впливати на співвідношення між незалежною змінною та залежною змінною.
Модерування змінних може мати такі ефекти:
- Зміцнення зв’язку між двома змінними.
- Послаблення зв’язку між двома змінними.
- Скасувати зв’язок між двома змінними.
Залежно від ситуації модеруюча змінна може модерувати зв’язок між двома змінними різними способами.
Як перевірити змінні модерації
тис
Y = β 0 + β 1
Якщо ми підозрюємо, що інша змінна, Z , є модеруючою змінною, тоді ми можемо застосувати таку модель регресії:
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 Z + β 3 XZ
У цьому рівнянні член XZ називається членом взаємодії .
Якщо p-значення для коефіцієнта XZ у результаті регресії є статистично значущим, це вказує на те, що існує значна взаємодія між X і Z , і Z слід включити в регресійну модель як модеруючу змінну.
Ми б написали остаточну модель так:
Y = β 0 + β 1 X + β 2 Z + β 3 XZ
Якщо p-значення коефіцієнта XZ у результаті регресії не є статистично значущим, то Z не є модеруючою змінною.
Однак можливо, що коефіцієнт Z все ще є статистично значущим. У цьому випадку ми просто включимо Z як іншу незалежну змінну в модель регресії.
Потім ми написали остаточну модель наступним чином:
Y = β 0 + β 1 X + β 2 Z
Додаткові ресурси
Як читати та інтерпретувати таблицю регресії
Як використовувати фіктивні змінні в регресійному аналізі
Знайомство з незрозумілими змінними
Про автора
Редакція
Привіт, я Бенджамін, професор статистики на пенсії, який став викладачем статистики. Маючи великий досвід і знання в галузі статистики, я готовий поділитися своїми знаннями, щоб розширити можливості студентів через Statorials. Дізнайтеся більше