调节效应关注的是X对Y的影响是否会受到第三个变量(Z)的调节。比如,开车速度(X)对车祸可能性(Y)的影响会受到是否喝酒(Z)的调节。喝酒时的影响幅度与不喝酒时可能大不相同。3️⃣ 交互效应 📊在双因素方差分析中,两个自变量的不同组合对因变量产生的差异被称为交互效应。这种效应也被称为二阶效应。🔍 ...
联系:这三种效应都是探讨变量之间复杂关系的统计方法。 区别:中介效应关注的是变量之间因果链的传递,而调节效应关注的是变量之间关系的强度和方向如何受到第三个变量的影响。交互效应则揭示了多个变量之间的复杂关系。在实证研究中,中介效应和调节效应的分析可以帮助研究者更深入地理解变量之间的动态关系,从而提供更为丰富...
Y与 X的关系受到第三个变量M的影响 调节变量可以是定性的 (如性别) ,也可以是定量的 (如年龄) 影响因变量和自变量之间关系的方向 (正或负 )和强弱 调节效应和交互效应 从统计上看,调节效应和交互效应是相同的 (对H0:c=0进行检验,c显著,则调节效应显著) 从概念上看,交互效应中,两个自变量地位不固定,可以...
当引入交互项来刻画调节效应时,调节效应就具体化为交互效应了,交互效应是调节效应的一个特例,交互效应假设调节效应是一个线性的函数。比如Y=α+βX+γZ+δX⋅Z+ε,Z是调节变量,X⋅Z是交互项,δ是交互效应,边际效应为∂Y∂X=β+δZ,边际效应是调节变量的线性函数,更一般的调节效应可能是非线性的,不...
而调节效应相关联的概念是交互效应,即看X何时影响Y或何时影响较大(when),是一种情境变量所产生的效应。 温忠麟, 侯杰泰, & 张雷. (2005). 调节效应与中介效应的比较和应用. 心理学报(2). 交互作用是指两个变量X1和X2共同作用...
在科研论文中,区分交互效应、中介效应和调节效应是非常重要的。以下是它们的具体区别: 交互效应 (Interaction Effect) 📊 交互效应指的是两个或多个变量之间的关系,这种关系不仅仅是简单的加法或乘法,而是两者共同作用产生的新效果。例如,在研究中发现,某个变量与另一个变量之间存在交互作用,这意味着这两个变量共同...
📊 交互效应 交互效应在双因素方差分析中体现,它关注的是两个自变量组合对因变量产生的差异。简单来说,就是两个变量同时作用时,它们对结果变量的影响。🔗 联系与区别 这三种效应都用于探讨变量之间的复杂关系。中介效应关注因果链的传递,调节效应关注关系强度和方向的变化,而交互效应则关注两个变量同时作用时的...
调节效应(Moderation Effect),又称为交互效应,指的是一个变量(调节变量)改变了另外两个变量之间关系的强度或方向。调节效应展示了“在什么条件下”一个变量会影响另一个变量。 比如,在上述员工培训的例子中,如果我们发现培训对工作满意度的影响在不同性别的员工中不同(假设女性员工受益更多),那么性别就是一个调节变...
总的来说,调节效应与交互效应在统计模型上无本质区别,只是参照标准、分析切入点的不同,调节效应能够指定谁是自变量,谁是调节变量;而交互作用地位是等价的。中介效应和间接效应只是理论解释上的不同,它们在统计检验方法是一样的,因而在很多实证研究中并不需要对它们作出区分。
所以，按照逻辑关系，应该先验证调节效果再来验证中介效果。3. 交互作用 下图为交互作用模式图。X-Y 有关系，Me-Y有关系;并且Me会影响X-Y关系，X会影响Me-Y关系。4. 交互效应与调节效应 在交互作用中，两个自变量是相同地位，各自对因变量产生的影响叫做“主效应”。在调节作用中，自变量与调节变量地位不同，...