「節度」対「相互作用」？

私はこれらの2つの用語に出くわしましたが、これらの用語は多くの文脈で同じ意味で使用されています。

基本的に、モデレーター（M）はXとYの関係に影響を与える要因です。通常、モデレーション分析は回帰モデルを使用して行われます。たとえば、性別（M）は、「製品調査」（X）と「製品購入」（Y）の関係に影響を与える可能性があります。

相互作用では、X1とX2が相互作用してYに影響します。ここで同じ例は、「製品研究」（X1）が「性別」（X2）の影響を受け、一緒に「製品購入」（Y）に影響することです。

節度では、MはXY関係に影響しますが、相互作用では、M（この場合は性別）が他のIVに影響することがわかります。

質問：プロジェクトの目的が性別がXとYの関係にどのように影響するかを確認することである場合、モデレーションまたはインタラクションを使用する必要がありますか？

注：私のプロジェクトは、XとYの因果関係ではなく、XとYの相関関係に関するものです。

2つの用語は同義語であると考えてください。それらはわずかに異なる方法で使用され、統計内のさまざまな伝統に由来しますが（「相互作用」はANOVAに関連し、「モデレーター変数」は回帰に関連します）、根本的な意味に実際の違いはありません。実際、統計には、同じことを意味する異なる伝統に由来する同義語が散らばっています。X変数を「予測変数」、「説明変数」、「因子」、「共変量」などと呼びますか？それは重要ですか？（いいえ、そうではありません。）

相互作用が何であるかを考える方法は、調査結果を誰かに説明する場合、「依存」という言葉を使用するということです。私はあなたの変数を使ってストーリーを作ります（これが正確か、あるいはもっともらしいかを知る方法はありません）：「誰かが製品を調べたら、それを購入しますか？」「まあ、それは異なります。男性は、製品を研究する場合、通常は購入しますが、女性は製品を見て自分で考えることを楽しんでいます。多くの場合、女性は製品を研究しますが、それを買うつもりはない。だから、製品を研究することとその製品を買うこととの関係は性に依存する。」このストーリーでは、製品の研究と性別の間に相互作用があり、性別は研究と購買の関係を緩和します。（再び、この話が遠隔的に正しいかどうかはわかりませんが、誰も気分を害さないことを望みます。それは問題だからです。ステレオタイプをプッシュするつもりはありません。）

「相互作用において、M（この場合は性別）が他のIVに影響する」という部分を除いて、ほとんど正しいものがあると思います。相互作用（モデレーター効果の真の同義語であり、異なるものではありません）では、1つの予測子が他の予測子に影響を与えたり、他の予測子と相互に関連付ける必要さえありません。「相互作用」（または「モデレーター」）によって暗示されるのは、1つの予測変数が結果に関係する方法が、他の予測変数のレベルに依存するということだけです。

モデレーション対相互作用

モデレート効果と相互作用効果は互いに非常によく似ています。数学的には、両方とも回帰式で積項を使用してモデル化できます。多くの場合、研究者は2つの用語を同義語として使用しますが、相互作用と節度の間には細い線があります。この2つの違いは、相関係数と回帰係数の違いに広く似ています。

XとZが結果変数Yに及ぼす影響で相互作用すると言うとき、Xの役割とZの役割の間には本当の区別はありません。どちらも予測変数と見なされます。次に、この効果を相互作用効果として識別します。

一方、予測変数とモデレーター変数が明確に区別されている場合（理論に基づいて）、予測変数の応答への影響（モデレーターの影響を受ける）に関心がある場合、この効果はモデレーション効果と呼ばれます。自分の研究の質問に答えるのにより適した用語を慎重に選択する必要があります。

これらの用語の詳細な比較については、http：//learnerworld.tumblr.com/post/147085936920/interaction-moderationenjoystatisticswithmeを参照して ください

そして

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

「yとxの関係にある」変数zの節度に関して記述できる最も一般的なモデルは次のとおりです。

y = f（x）+ g（z）+ h（x）z

xの限界効果はf '（x）+ h'（x）zであるため、節度効果はh '（x）です。

マイク