最近，木子学习计量经济学，比较明显的发现，中介、调节和交互三种效应傻傻分不清楚，为此今天从三个概念的定义出发理解之间的差异性。
调节变量(moderator)和中介变量(mediator)是两个重要的统计概念,它们都与回归分析有关。相对于...
最近，木子学习计量经济学，比较明显的发现，中介、调节和交互三种效应傻傻分不清楚，为此今天从三个概念的定义出发理解之间的差异性。
调节变量(moderator)和中介变量(mediator)是两个重要的统计概念,它们都与回归分析有关。相对于人们关注的自变量和因变量而言,调节变量和中介变量都是第三者，经常被人混淆。
如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数,称M 为调节变量。就是说, 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、种族、学校类型等) ,也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等) ,它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。比如在研究学习能力与学习成绩的关系时，学校的类型就可以作为调节变量，可以说学校类型会影响到学习能力与学习成绩之间的关系，可以预见的是为增强作用。
其实，调节效应与交互效应从统计分析的角度看可以说是一样的。
然而,调节效应和交互效应这两个概念不完全一样。在交互效应分析中,两个自变量的地位可以是对称的,其中任何一个都可以解释为调节变量;也可以是不对称的,只要其中有一个起到了调节变量的作用,交互效应就存在。
例如,要研究语文能力的性别差异,我们可以将年级作为调节变量,这个问题关注的是性别差异,以及性别差异是否会随年级而变化。那么这里的年级既是语文能力和性别差异的调节变量，同时也可以是性别差异的交互项。
而中介效应，侧重于的“中”。考虑自变量X 对因变量Y的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量。例如,上司的归因研究:下属的表现———上司对下属表现的归因———上司对下属表现的反应,其中的“上司对下属表现的归因”为中介变量 。
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