Depinde o legătură de altceva? (moderare)

Pe scurt

Legătura dintre X și Y probabil nu este aceeași pentru toți, ci depinde de o a treia variabilă W, moderatorul. Exemplu: sprijinul (X) influențează performanța (Y) diferit sub solicitare ridicată (W) decât sub solicitare scăzută. Alegeți trei coloane: X și W numere sau coloane cu exact două valori, Y un număr. Statable testează interacțiunea X·W și arată pantele simple ale lui X la diferite valori ale lui W. Covariabilele nu sunt încă posibile.

Ce calculează Statable

• X și W sunt centrate pe medie, iar produsul X·W este adăugat. Rezultă două regresii, fără și cu interacțiunea; datele rămân neschimbate.
• ΔR² este câștigul de varianță explicată datorat interacțiunii (cu F și p), iar f² este mărimea efectului corespunzătoare.
• Pante simple ale lui X la W = media − 1 SD, media și media + 1 SD (dacă W are doar două valori, la ambele) cu eroare standard, t, p și interval de încredere de 95%.
• Johnson-Neyman: valorile lui W la care panta lui X devine semnificativă statistic (doar limitele din intervalul observat al lui W).

Citirea rezultatului

• Dacă interacțiunea este semnificativă statistic, panta lui X diferă în funcție de W; pantele simple arată cum, iar diagrama are câte o dreaptă pentru fiecare valoare a lui W.
• Din cauza centrării, coeficienții lui X și W sunt efecte condiționate la media celeilalte variabile. Interacțiunea în sine nu se modifică prin aceasta.
• O interacțiune semnificativă statistic arată că legătura diferă în funcție de W - nu că W o provoacă. Dacă o variabilă este moderator sau mediator hotărăște teoria.

Cerințe și limite

• Cel puțin 10 persoane cu toate cele trei răspunsuri; interacțiunile sunt detectate fiabil doar cu multe persoane (sub 50, rezultatul este foarte nesigur).
• Legături liniare, variație aproximativ egală a reziduurilor, persoane independente. Pantele simple în afara intervalului observat al lui W sunt extrapolare.

Interacțiune: B = 1,73, IC 95% [1,19; 2,28], p < ,001, ΔR² = ,17, F(1, 142) = 39,66; pante simple: M − 1 SD: b = 0,01, p = ,977; M: b = 2,11, p < ,001; M + 1 SD: b = 4,20, p < ,001

Pentru specialiști

PSPP calculează regresiile (coloanele auxiliare centrate există doar pentru calcul); Statable calculează pantele simple și Johnson-Neyman din coeficienți și din matricea lor de covarianță. ΔR² corespunde testului termenului produs. Verificat cu R (lm pe date centrate, interactions::sim_slopes și johnson_neyman).

Exemple tipice

• Are timpul de studiu un efect mai puternic asupra performanței când autoeficacitatea este mare?
• Depinde legătura dintre anxietate și performanță de gen?