¿"Moderación" versus "interacción"?

Me he encontrado con estos dos términos que se usan indistintamente en muchos contextos.

Básicamente, un moderador (M) es un factor que afecta la relación entre X e Y. El análisis de moderación generalmente se realiza utilizando un modelo de regresión. Por ejemplo, el género (M) puede afectar la relación entre "investigación del producto" (X) y "compra del producto" (Y).

En la interacción, X1 y X2 interactúan para influir en Y. El mismo ejemplo aquí es que la "investigación del producto" (X1) se ve afectada por el "género" (X2) y juntos afectan la "compra del producto" (Y).

Puedo ver que con moderación, M afecta la relación XY pero en la interacción, M (que es el género en este caso) afecta al otro IV.

Pregunta : Si el objetivo de mi proyecto es ver cómo el género afecta la relación entre X e Y, ¿debería usar moderación o interacción?

Nota: Mi proyecto trata sobre la correlación entre X e Y, no la relación causal entre X e Y.

Debe considerar que los dos términos son sinónimos. Aunque se usan de maneras ligeramente diferentes y provienen de diferentes tradiciones dentro de las estadísticas (la "interacción" se asocia más con ANOVA y la "variable moderadora" se asocia más con la regresión), no existe una diferencia real en el significado subyacente. De hecho, las estadísticas están llenas de términos sinónimos que provienen de diferentes tradiciones que significan lo mismo. ¿Deberíamos llamar a nuestras variables X 'variables predictoras', 'variables explicativas', 'factores', 'covariables', etc.? ¿Importa? (No en realidad no.)

La forma de pensar acerca de qué es una interacción es que si explicara sus hallazgos a alguien, usaría la palabra 'depende'. Inventaré una historia usando sus variables (no tengo forma de saber si esto es exacto o incluso plausible): Digamos que alguien le pregunta, "si las personas investigan un producto, ¿lo compran?" Puede responder: "Bueno, depende. Para los hombres, si investigan un producto, generalmente terminan comprando uno, pero a las mujeres les gusta mirar y pensar en los productos por sí mismos; a menudo, una mujer investigará un producto, pero no tiene intención de comprarlo. Por lo tanto, la relación entre investigar un producto y comprar ese producto depende del sexo ". En esta historia, hay una interacción entre la investigación del producto y el sexo, o el sexo modera la relación entre la investigación y la compra. (De nuevo, No sé si esta historia es remotamente correcta, y espero que nadie se ofenda. Solo uso hombres y mujeres porque esa es la cuestión. No me refiero a empujar ningún estereotipo).

Creo que tiene las cosas en su mayoría correctas, excepto por la parte sobre "en interacción, M (que es el género en este caso) afecta a otros IV". En una interacción (un verdadero sinónimo de un efecto moderador, no algo diferente), no es necesario que un predictor influya en el otro o incluso esté correlacionado con el otro. Todo lo que implica "interacción" (o "moderador") es que la forma en que un predictor se relaciona con el resultado depende del nivel del otro predictor.

Moderación Vs. Interacción

Los efectos de moderación e interacción son muy similares entre sí. Matemáticamente, ambos pueden modelarse utilizando el término del producto en la ecuación de regresión. A menudo, los investigadores usan los dos términos como sinónimos, pero existe una delgada línea entre la interacción y la moderación. La diferencia entre los dos es muy similar a la diferencia entre el coeficiente de correlación y el coeficiente de regresión.

Cuando decimos que X y Z interactúan en sus efectos sobre una variable de resultado Y, y no hay ninguna distinción real entre el papel de X y el papel de Z . Ambos se consideran variables predictoras. Luego identificamos este efecto como efecto de interacción.

Si bien, en caso de que tengamos una distinción clara entre las variables predictor y moderador (sobre la base de la teoría) y estemos interesados ​​en ver el impacto del predictor en la respuesta (afectado por el moderador), este efecto se conoce como efecto de moderación . Se debe elegir cuidadosamente el término que sea más adecuado para responder la pregunta de investigación.

Para una comparación detallada de estos términos, consulte http://learnerworld.tumblr.com/post/147085936920/interaction-moderationenjoystatisticswithme

y

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

Creo que el modelo más general que se puede escribir sobre la moderación de una variable z "en una relación entre y y x" es:

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

El efecto marginal de x es f '(x) + h' (x) z, por lo que el efecto de moderación es h '(x).

Miguel