Sự điều tiết của cải giữa thế giới


14

Tôi đã bắt gặp hai thuật ngữ này được sử dụng thay thế cho nhau trong nhiều bối cảnh.

Về cơ bản, người điều hành (M) là một yếu tố tác động đến mối quan hệ giữa X và Y. Phân tích kiểm duyệt thường được thực hiện bằng mô hình hồi quy. Ví dụ: giới tính (M) có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa "nghiên cứu sản phẩm" (X) và "mua sản phẩm" (Y).

Trong tương tác, X1 và X2 tương tác với Y. Ví dụ tương tự ở đây là "nghiên cứu sản phẩm" (X1) bị ảnh hưởng bởi "giới tính" (X2) và cùng nhau chúng ảnh hưởng đến "mua sản phẩm" (Y).

Tôi có thể thấy rằng trong chừng mực, M ảnh hưởng đến mối quan hệ XY nhưng trong tương tác, M (là giới tính trong trường hợp này) ảnh hưởng đến IV khác.

Câu hỏi : Nếu mục đích của dự án của tôi là xem giới tính ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa X và Y như thế nào, tôi nên sử dụng kiểm duyệt hoặc tương tác?

Lưu ý: Dự án của tôi là về mối tương quan giữa X và Y, không phải mối quan hệ nhân quả giữa X và Y.


6
Thuật ngữ như "giới tính ảnh hưởng đến mối quan hệ" có thể khiến bạn bối rối. Với rất ít ngoại lệ, mọi người không thay đổi giới tính của họ (và khi họ làm vậy, tôi nghi ngờ điều đó ảnh hưởng đến mô hình mua nghiên cứu của họ). Điều bạn dường như muốn biết là "mối quan hệ giữa X và Y khác nhau như thế nào theo giới tính?" Điều đầu tiên cần làm là làm cho các phân tán của Y chống lại X bị phá vỡ theo giới tính và so sánh chúng. Những gì bạn làm tiếp theo phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu của bạn. Đối với nhiều ứng dụng, bạn có thể chỉ dừng lại ở việc mô tả đặc điểm của hai biểu đồ phân tán.
whuber

Cảm ơn ai. Tôi đã hỏi một câu hỏi hơi khác nhau chỉ để giải tỏa sự nhầm lẫn của tôi.
Adhesh Josh

1
Hồ sơ không cho thấy bất kỳ thay đổi đáng kể đã được thực hiện cho câu hỏi.
whuber

Câu trả lời:


19

Bạn nên xem xét hai thuật ngữ là đồng nghĩa. Mặc dù chúng được sử dụng theo những cách hơi khác nhau và xuất phát từ các truyền thống khác nhau trong thống kê ('tương tác' được liên kết nhiều hơn với ANOVA và 'biến điều hành' có liên quan nhiều hơn đến hồi quy), không có sự khác biệt thực sự trong ý nghĩa cơ bản. Trong thực tế, số liệu thống kê được lấp đầy với các thuật ngữ đồng nghĩa xuất phát từ các truyền thống khác nhau có nghĩa là cùng một điều. Chúng ta có nên gọi các biến X của mình là 'biến dự đoán', 'biến giải thích', 'yếu tố', 'đồng biến', v.v.? Có vấn đề gì không? (Không thật sự lắm.)

Cách nghĩ về tương tác là gì, là nếu bạn muốn giải thích những phát hiện của mình cho ai đó, bạn sẽ sử dụng từ 'phụ thuộc'. Tôi sẽ tạo ra một câu chuyện bằng cách sử dụng các biến của bạn (tôi không có cách nào để biết liệu điều này là chính xác hay thậm chí hợp lý): Hãy nói rằng ai đó hỏi bạn, "nếu mọi người nghiên cứu một sản phẩm, họ có mua nó không?" Bạn có thể trả lời: "Chà, điều đó còn tùy. Đối với đàn ông, nếu họ nghiên cứu một sản phẩm, họ thường mua một sản phẩm, nhưng phụ nữ thích nhìn và nghĩ về sản phẩm vì lợi ích của họ, thông thường, phụ nữ sẽ nghiên cứu một sản phẩm, nhưng không có ý định mua nó. Vì vậy, mối quan hệ giữa nghiên cứu một sản phẩm và mua sản phẩm đó phụ thuộc vào giới tính. " Trong câu chuyện này, có một sự tương tác giữa nghiên cứu sản phẩm và tình dục, hoặc tình dục điều tiết mối quan hệ giữa nghiên cứu và mua hàng. (Lần nữa, Tôi không biết câu chuyện này có chính xác không, và tôi hy vọng không ai bị xúc phạm bởi nó. Tôi chỉ sử dụng đàn ông và phụ nữ vì đó là câu hỏi. Tôi không có ý đẩy bất kỳ khuôn mẫu nào.)


Cảm ơn gung. Và câu chuyện cũng có rất nhiều ý nghĩa. Tất nhiên, không có sự rập khuôn; nó chỉ là một ví dụ
Adhesh Josh

Cảm ơn @gung về lời giải thích tuyệt vời, tôi vẫn còn một câu hỏi về hiệu ứng tương tác này của người điều hành: có thể là độ dốc của "nghiên cứu" và "giới tính" không đáng kể và tương tác có ý nghĩa? Tôi cho rằng khả năng này tồn tại, nhưng tôi không thể hình dung một tình huống đó. Bạn có thể cho tôi một lời khuyên?
yue86231

2
@ yue86231, khi bạn có thuật ngữ tương tác trong mô hình, các hiệu ứng chính (nghĩa là nghiên cứu & giới tính ở đây), là các sườn dốc khi biến khác là 0. Nó có thể giúp bạn đọc câu trả lời của tôi ở đây: "Tất cả những gì khác" bằng "có nghĩa là trong hồi quy bội?
gung - Phục hồi Monica

4

Tôi nghĩ rằng bạn có những điều chủ yếu là chính xác ngoại trừ phần "tương tác, M (là giới tính trong trường hợp này) ảnh hưởng đến IV khác." Trong một tương tác (một từ đồng nghĩa thực sự cho hiệu ứng của người điều hành - không phải là điều gì đó khác biệt), không cần một người dự đoán nào có thể ảnh hưởng đến người khác hoặc thậm chí có thể tương quan với người khác. Tất cả những gì được ngụ ý bởi "tương tác" (hoặc "người điều hành") là cách một người dự đoán liên quan đến kết quả phụ thuộc vào mức độ của người dự đoán khác.


0

Kiểm duyệt Vs Tương tác

Cả hai hiệu ứng điều độ và tương tác rất giống nhau. Về mặt toán học, cả hai đều có thể được mô hình hóa bằng cách sử dụng thuật ngữ sản phẩm trong phương trình hồi quy. Thông thường các nhà nghiên cứu sử dụng hai thuật ngữ là từ đồng nghĩa nhưng có một ranh giới mỏng giữa tương tác và kiểm duyệt. Sự khác biệt giữa hai loại này tương tự như sự khác biệt giữa hệ số tương quan và hệ số hồi quy.

Khi chúng ta nói X và Z tương tác với nhau trong tác động của chúng trên một biến kết quả Y, và có không có sự khác biệt thực sự giữa vai trò của X và vai trò của Z . Cả hai đều được coi là biến dự đoán. Sau đó, chúng tôi xác định hiệu ứng này là hiệu ứng tương tác.

Trong khi, trong trường hợp chúng ta có sự phân biệt rõ ràng giữa các biến dự đoán và biến điều hành (trên cơ sở lý thuyết) và chúng ta quan tâm để thấy tác động của yếu tố dự đoán đối với phản ứng (bị ảnh hưởng bởi người điều hành), thì hiệu ứng này được gọi là hiệu ứng kiểm duyệt . Người ta nên cẩn thận chọn thuật ngữ phù hợp hơn để trả lời câu hỏi nghiên cứu của một người.

Để so sánh chi tiết các điều khoản này, hãy tham khảo http://learnerworld.tumblr.com/post/147085936920/interaction-modutionsenjoystatisticwithme

http://learnerworld.tumblr.com/post/147089718705/mediationmodutionsinteractionenjoystatisticwithme


-1

Tôi nghĩ rằng mô hình tổng quát nhất mà người ta có thể viết về kiểm duyệt biến z "trong mối quan hệ giữa y và x" là:

y = f (x) + g (z) + h (x) z

Hiệu ứng cận biên của x là f '(x) + h' (x) z, do đó hiệu ứng điều độ là h '(x).

Mike

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.