"সংযম" বনাম "মিথস্ক্রিয়া"?


14

আমি এই দুটি পদ জুড়ে এসেছি যা বিভিন্ন প্রসঙ্গে পরিবর্তে পরিবর্তিতভাবে ব্যবহৃত হয়।

মূলত, মডারেটর (এম) এমন একটি উপাদান যা এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যে সম্পর্কের উপর প্রভাব ফেলে Mode সংযম বিশ্লেষণ সাধারণত একটি রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, লিঙ্গ (এম) "পণ্য গবেষণা" (এক্স) এবং "পণ্য ক্রয়" (ওয়াই) এর মধ্যে সম্পর্ককে প্রভাবিত করতে পারে।

মিথস্ক্রিয়াতে, এক্স 1 এবং এক্স 2 ইয়েকে প্রভাবিত করার জন্য ইন্টারঅ্যাক্ট করে here

আমি দেখতে পাচ্ছি যে পরিমিতিতে এম এক্সওয়াই সম্পর্ককে প্রভাবিত করে তবে মিথস্ক্রিয়ায় এম (যা এই ক্ষেত্রে লিঙ্গ) অন্যান্য আইভিতে প্রভাব ফেলে।

প্রশ্ন : যদি আমার প্রকল্পের লক্ষ্যটি হয় যদি লিঙ্গটি এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যকার সম্পর্ককে কীভাবে প্রভাবিত করে, তবে আমার কি সংযম বা মিথস্ক্রিয়া ব্যবহার করা উচিত?

দ্রষ্টব্য: আমার প্রকল্পটি এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সম্পর্কিত, এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যে কার্যকারিতা সম্পর্কিত নয় about


6
"লিঙ্গ সম্পর্ককে প্রভাবিত করে" এর মতো পরিভাষা আপনাকে বিভ্রান্ত করতে পারে। খুব অল্প ব্যতিক্রমের সাথেই লোকেরা তাদের লিঙ্গ পরিবর্তন করে না (এবং তারা যখন করে তখন আমি সন্দেহ করি এটি তাদের গবেষণা-ক্রয়ের ধরণগুলিকে প্রভাবিত করে)। আপনি যা জানতে চান বলে মনে হয় তা হল "এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যে লিঙ্গ দ্বারা সম্পর্ক কীভাবে আলাদা?" প্রথম করতে জিনিস লিঙ্গ ভিত্তিতে আলাদা করে এক্স বিরুদ্ধে ওয়াই এর scatterplots করতে এবং তাদের তুলনা হয়। আপনি পরবর্তী যা করেন তা আপনার গবেষণার লক্ষ্যগুলির উপর নির্ভর করে। অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য, আপনি কেবল দুটি স্ক্যাটারপ্লটগুলি চিহ্নিত করতে থামাতে পারেন।
হোবার

ধন্যবাদ হুবুহু আমি আমার বিভ্রান্তি দূর করতে আমি কিছুটা আলাদা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছি।
অধ্যাশ জোশ

1
রেকর্ডটি দেখায় না যে কোনও গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন হয়েছে।
whuber

উত্তর:


19

আপনি দুটি পদ সমার্থক হিসাবে বিবেচনা করা উচিত। যদিও এগুলি কিছুটা ভিন্ন উপায়ে ব্যবহার করা হয়, এবং পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে বিভিন্ন traditionsতিহ্য থেকে আসে ('ইন্টারঅ্যাকশন' আনোভার সাথে আরও যুক্ত, এবং 'মডারেটর ভেরিয়েবল' রিগ্রেশনের সাথে আরও জড়িত), তবে অন্তর্নিহিত অর্থের মধ্যে কোনও আসল পার্থক্য নেই। প্রকৃতপক্ষে পরিসংখ্যানগুলি সমার্থক পদগুলির দ্বারা খণ্ডিত হয় যা বিভিন্ন traditionsতিহ্য থেকে আসে যার অর্থ একই জিনিস। আমরা কি আমাদের এক্স ভেরিয়েবলগুলিকে 'প্রিকডেক্টর ভেরিয়েবল', 'ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল', 'ফ্যাক্টর', 'কোভারিয়েটস' ইত্যাদি বলি? এটা কোন ব্যাপার? (না সত্যিই না.)

একটি মিথস্ক্রিয়া কী তা সম্পর্কে চিন্তাভাবনার উপায়টি হ'ল আপনি যদি কারো কাছে নিজের অনুসন্ধানগুলি ব্যাখ্যা করতে থাকেন তবে আপনি 'নির্ভরশীল' শব্দটি ব্যবহার করবেন। আমি আপনার ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে একটি গল্প করব (আমার কাছে এটি সঠিক বা এমনকি প্রশংসনীয় কিনা তা জানার কোনও উপায় নেই): বলুন যে কেউ আপনাকে জিজ্ঞাসা করবে, "লোকেরা যদি কোনও পণ্য নিয়ে গবেষণা করে, তারা কি এটি কিনে?" আপনি প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন, "আচ্ছা, এটি নির্ভর করে For পুরুষদের ক্ষেত্রে, তারা যদি কোনও পণ্য নিয়ে গবেষণা করেন তবে সাধারণত তারা একটি কিনে শেষ করেন, তবে মহিলারা নিজের স্বার্থে পণ্যগুলি দেখতে এবং চিন্তা করা উপভোগ করেন; প্রায়শই কোনও মহিলা কোনও পণ্য নিয়ে গবেষণা করেন, তবে এটি কেনার কোনও উদ্দেশ্য নেই So সুতরাং, কোনও পণ্য নিয়ে গবেষণা এবং সেই পণ্য কেনার মধ্যকার সম্পর্ক যৌনতার উপর নির্ভর করে "" এই গল্পে, পণ্য গবেষণা এবং যৌনতার মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়া রয়েছে, বা যৌনতা গবেষণা এবং ক্রয়ের মধ্যকার সম্পর্ককে সংযত করে। (আবার, আমি জানি না যে এই গল্পটি দূরবর্তী অবস্থান থেকে সঠিক কিনা এবং আমি আশা করি যে এটির দ্বারা কেউ বিরক্ত না হয়। আমি কেবল পুরুষ এবং মহিলা ব্যবহার করি কারণ এটাই প্রশ্ন। আমি কোনও ধরণের ধরণের ধাক্কা বোঝাতে চাইছি না))


ধন্যবাদ গুং এবং গল্পটিও অনেক বোঝায়। অবশ্যই, কোনও স্টেরিওটাইপিং নেই; এটা ঠিক একটি উদাহরণ।
আধাশ জোশ

ধন্যবাদ @ গং এর বিস্ময়কর ব্যাখ্যার জন্য, আমার এখনও মডারেটরের এই ইন্টারঅ্যাকশন প্রভাব সম্পর্কে একটি প্রশ্ন রয়েছে: "গবেষণা" এবং "লিঙ্গ" এর opালগুলি তাত্পর্যপূর্ণ নয় এবং মিথস্ক্রিয়াটি তাৎপর্যপূর্ণ? আমি অনুমান করি যে এই সম্ভাবনাটি বিদ্যমান, তবে আমি এর কোনও একটি পরিস্থিতি চিত্র করতে পারি না। আপনি আমাকে একটি টিপ দিতে পারেন?
yue86231

2
@ yue86231, যখন আপনার মডেলটিতে একটি ইন্টারেক্টিভ টার্ম রয়েছে, অন্য প্রভাবগুলি 0 হলে মূল প্রভাবগুলি (যেমন, গবেষণা এবং লিঙ্গ), slালু হয় এটি আমার উত্তরটি এখানে পড়তে আপনাকে সহায়তা করতে পারে: অন্য কি কি করে " সমান "একাধিক রিগ্রেশন মানে?
গাং - মনিকা পুনরায়

4

আমি মনে করি "ইন্টারঅ্যাকশন, এম (এই ক্ষেত্রে লিঙ্গটি) অন্যান্য আইভিতে প্রভাব ফেলে" অংশটি ব্যতীত আপনার বেশিরভাগ জিনিস সঠিক রয়েছে। একটি মিথস্ক্রিয়ায় (মডারেটর এফেক্টের সত্যিকার প্রতিশব্দ - আলাদা কিছু নয়), একজনের ভবিষ্যদ্বাণীকারীকে অপরকে প্রভাবিত করার বা অন্যটির সাথে সম্পর্কযুক্ত করার প্রয়োজন হয় না। "ইন্টারঅ্যাকশন" (বা "মডারেটর") দ্বারা বোঝানো সমস্ত কিছুই হ'ল একজন ভবিষ্যদ্বাণী ফলাফলের সাথে সম্পর্কিত যেভাবে অন্য ভবিষ্যদ্বাণীকের স্তরের উপর নির্ভর করে।


0

সংযম বনাম ইন্টারঅ্যাকশন

উভয় সংযম এবং ইন্টারঅ্যাকশন প্রভাব একে অপরের সাথে খুব মিল। গাণিতিকভাবে, উভয়ই রিগ্রেশন সমীকরণে পণ্য শব্দটি ব্যবহার করে মডেল করা যায়। প্রায়শই গবেষক দুটি শব্দ সমার্থক শব্দ হিসাবে ব্যবহার করেন তবে মিথস্ক্রিয়া এবং সংযোজনের মধ্যে একটি পাতলা রেখা থাকে। উভয়ের মধ্যে পার্থক্যটি মূলত পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ এবং রিগ্রেশন সহগের মধ্যে পার্থক্যের সাথে সমান।

যখন আমরা বলি এক্স এবং জেড ফলাফলের পরিবর্তনশীল ওয়াইয়ের সাথে তাদের প্রভাবগুলিতে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এবং এক্স এর ভূমিকা এবং জেড এর ভূমিকাটির মধ্যে কোন সত্যিকারের পার্থক্য নেই । তারা উভয়ই পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবল হিসাবে বিবেচিত। তারপরে আমরা এই প্রভাবটিকে ইন্টারঅ্যাকশন ইফেক্ট হিসাবে চিহ্নিত করি

যদিও, ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং মডারেটর ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে (তত্ত্বের ভিত্তিতে) আমাদের স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে এবং আমরা প্রতিক্রিয়ার (মডারেটর দ্বারা প্রভাবিত) উপর ভবিষ্যদ্বাণীকের প্রভাব দেখতে আগ্রহী, তবে এই প্রভাবটি সংযম প্রভাব হিসাবে পরিচিত । কারও গবেষণার প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য উপযুক্ত শব্দটি সাবধানতার সাথে বেছে নেওয়া উচিত।

এই শর্তগুলির বিশদ তুলনা করার জন্য, http://ियरnerworld.tumblr.com/post/147085936920/interation-moderationenjoystatisticswithme দেখুন

এবং

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


-1

আমি মনে করি যে সর্বাধিক সাধারণ মডেল যিনি "y এবং x এর মধ্যে সম্পর্কের ক্ষেত্রে" ভেরিয়েবল z এর পরিমিতি সম্পর্কে লিখতে পারেন:

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

X এর প্রান্তিক প্রভাব হ'ল f '(x) + h' (x) z, সুতরাং পরিমিতি প্রভাব হ'ল (এক্স)।

মাইক

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.