調節變數

調節變數係變數一種，特徵係會「調節」另外兩個變數之間嘅關係。調節變數施加嘅效應，就係所謂嘅調節效應－又或者叫統計互動。畫做圖嘅話，調節效應可以想像成附圖噉嘅模型：

圖中嘅 X、Y 同 W 係變數，當中 W 係調節變數，X 同 W 之間有統計互動（W 影響 X 嘅效果），而箭咀表示能夠影響。舉個例說明：假設研究者想探究工作壓力對失眠有咩影響；一般嚟講，工作壓力愈大，失眠問題就愈嚴重；不過如果再加入一個新變項，例如運動習慣，結果就可能唔同—若果一個人有定期運動嘅習慣，即使佢有較高嘅工作壓力，失眠情況可能都唔算嚴重（壓力同失眠之間嘅關係變弱）；相反冇運動習慣嘅人可能會受壓力影響更大（壓力同失眠之間有強嘅關係）；喺呢個情況下，運動習慣就係調節變數，因為佢會調節工作壓力對失眠之間嘅關係。

迴歸分析

睇埋：迴歸分析

用迴歸分析諗嘅話，調節效應可以噉表達：

$Y=b_{0}+b_{1}x_{1}+b_{2}x_{2}+b_{3}(x_{1}\times x_{2})+\varepsilon \,$

當中 $Y$ 係應變數，$x_{1}$ 係自變數，而 $x_{2}$ 係一個調節變數－$Y=f((x_{1}\times x_{2}))$，表示 $x_{1}$ 數值對 $Y$ 嘅影響視乎 $x_{2}$ 嘅數值。條式入面嘅「$x_{1}\times x_{2}$」就係所謂嘅互動項。

外語詞彙

調節變數相關詞彙嘅外語版：

• 調節變數，英文：moderator variable
• 調節效應，英文：moderation effect
• 互動項，英文：interaction term

睇埋

• 實驗設計
• 隨機效應
• 析因實驗
• 複雜系統，複雜系統之所以難預測，好多時就係因為啲變數之間嘅關係多調節效應，令呢啲關係更加唔線性。