조정 및 조정의 정의(통계에서)

독립 변수(X)와 변수 사이의 관계에서 "어떻게"를 조사하는 다변량 기법 세트. 매개변수 역할을 할 수 있는 세 번째 변수(또는 둘 이상)를 포함하여 수행되는 종속 변수(Y) 또는 중재자.

중개

상상해보십시오 조사 방법을 결정하는 목적을 갖는다. 노출 미디어에 나타난 무거운 이상 의사소통 신체에 대한 불만에 영향을 미칩니다. 연구를 책임지는 사람들은 다음과 같은 가설을 세웠습니다. 규칙 얇은 주변은 관계 중재자로 밝혀졌습니다.

변수가 통과하는 메커니즘 엑스 변수에 영향을 미침 그리고. 즉, X의 모든 변동은 하나 이상의 매개 변수(중) 그러면 Y가 변경됩니다. 그래픽적으로 가장 간단한 조정 모델은 다음과 같습니다.

이 기술을 사용하는 연구원은 추정하고 테스트합니다. 가설 두 가지 유형의 효과 또는 관계에서 통로 또는 간단히 경로).

1. 직접적인 효과. 두 변수 사이의 직접적인 관계를 나타냅니다. X ⟶ Y 또는 X ⟶ M

2. 간접 효과. 중재자를 통과하는 모든 효과를 나타냅니다. X ⟶ M ⟶ Y

두 가지 효과가 모두 추정되면 다음 질문을 해결해야 합니다. 조정이 부분적입니까 아니면 전체입니까?

• 부분 중재. 직접적인 영향을 미칠 때 발생합니다. 엑스 ~에 대한 그리고 중재자가 있을 때 통계적으로 유의미한 상태를 유지합니다.

• 완전한 중재. 직접적인 영향을 미칠 때 발생합니다. 엑스 ~에 대한 그리고 중재자가 있으면 통계적으로 유의하지 않습니다.

위의 예에서 이상적인 체중만으로는 불만이 발생합니다. 육체적 그러나 어떤 사람들에게는 이러한 이상으로 인해 체중에 대한 규범이 내면화되어 신체에 대한 불만도 발생합니다.

절도

조사는 무엇을 결정하는 것을 목표로 합니다. 요인 백신에 대한 부정적인 믿음을 유발하여 백신 접종 의도를 감소시킵니다. 연구 책임자는 잘못된 정보에 노출되면 이러한 믿음의 효과가 증가한다는 가설을 세웁니다. 이 가설을 어떻게 테스트할 수 있을까요?

적당히, 목표는 변수 X와 변수 Y 사이의 관계 조건을 결정하는 것입니다. 이 상태는 다음에 의해 연구됩니다.

포함 중재자 변수(여) 사이의 관계의 크기 또는 원자가에 영향을 미칩니다. 엑스 그리고 그리고. 즉, W를 포함하면 관계가 강화되거나 긍정적이면 부정적으로 바뀔 수 있습니다. 이러한 관계는 상호작용 효과라는 이름으로도 찾아볼 수 있다. 중재의 가장 단순한 형태는 다음과 같이 시각화할 수 있습니다. 도표.

이 기술을 기반으로 가설을 테스트할 때 먼저 사이의 선형 상호 작용을 결정해야 합니다. 엑스 그리고 여 Y와 관련하여 그러한 상호작용이 중요하다면, W의 서로 다른 값에서 X와 Y 사이의 관계를 추정하여 연관의 특성을 설명해야 합니다.

위의 예에서 백신에 대해 부정적인 믿음을 가진 사람들은 백신 접종 의도가 낮습니다. 그리고 백신의 부작용에 대한 잘못된 정보를 접했을 때 그 믿음의 효과는 더욱 커진다.

조정된 중재(조건부 프로세스)

세 번째 변수를 포함하는 연구는 일반적으로 중재 또는 Moderation은 별도로 적용되는 기법으로 동일 모델에서 동시에 적용하는 것도 가능합니다. 이 마지막 제안은 덜 일반적이지만 이 기술에 대한 무지는 이해할 수 있습니다. 조건부 절차라고도 하는 조정된 중재가 20년 이상 개발되지 않았기 때문입니다. 이로 인해 이 프로세스에 적합한 분석 기술이 무엇인지에 대해 연구자들 사이에 아직 합의가 이루어지지 않았습니다. 그 이름조차 아직 논의 중이다(조정 중재, 중재 조정, 조건부 프로세스라고 불림).

이름과 사용된 분석 기술에 대한 논의를 넘어서는 조정된 중재 또는 조건부 프로세스는 중재자 변수가 중재자 변수와 상호 작용할 때 발생합니다. 간접 (X ⟶ M ⟶ Y)는 중재자 변수의 값에 의해 수정됩니다. 시각적으로 이 관계는 다음과 같습니다.

참조

헤이즈, F. 에게. (2018). 조정, 조정 및 조건부 프로세스 분석 소개: 회귀 기반 접근법. 티. 디. 리틀(Ed.; 2위. 에드). 길포드 프레스.