Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

0 leuk 0 niet-leuks
oderatie.Kan de interactieterm betaan ut :  onafhankelijke dummy X en  afhankelijke Y op afhankeljke Y?
in Methodologie door (220 punten)

2 Antwoorden

1 leuk 0 niet-leuks
Ik weet niet zeker of ik de vraag goed begrijp, maar de moderator is ALTIJD een onafhankelijke variabele. Je kunt bv. hebben "de lichaamslengte voorspelt de voetmaat (hoe langer, des te grotere voeten), maar deze samenhang wordt gemodereerd door heupomtrek: hoe groter de heupomtrek, des te kleiner de samenhang tussen lengte en voetmaat." Maar je kunt NIET zeggen "Deze samenhang wordt gemodereerd door de voetmaat", want de voetmaat is al de afhankelijke variabele. Voetmaat kan niet tegelijk afhankelijke en onafhankelijke variabele zijn: het zou immers "zichzelf perfect voorspellen".

Luc
door (7.9k punten)
Dag Luc,

dank je wel voor reactie en ik begrijp jouw uitleg over moderatie, maar hoe kan je nu in één zin een vraag duidelijk maken.

Het maken van een interactieterm komt voor als je een lineare regressie uitvoert. Ik voer een regressie uit met één afhankelijke variabele bevlogenheid. Als onafhankelijke variabelen heb ik een dummy  en doelbereik. Nu wordt me gezegd ge voert een regressie uit met afh bevlogenheid en interactieterm dummy * bevlogenehid. Vandaar mijn vraag. Zo iets ben ik nog nergens tegengekomen... een raadsel

liesbeth
Ik weet niet wie jou dat zegt, maar het lijkt me compleet zinloos om dat te doen: waarom zou je een variabele gebruiken om zichzelf te voorspellen? Als je denkt dat er tussen de dummy en "doelbereik" interactie is, dan zijn dat de twee termen die je moet vermenigvuldigen.

Voor de waarden van de dummy gebruik je best +1/2 en -1/2 (i,p.v. 0 en 1). Doelbereik standaardiseer je best eerst. De interactieterm bereken je dan door de twee zo berekende variabelen te vermenigvuldigen. Zie http://eduratio.be/TMP/kraemer.pdf voor uitleg over dit alles.
0 leuk 0 niet-leuks

Liesbeth; eerst even een 'proces' opmerking: een vraag bestaat uit de vraag zelf (1 zin, moet kort zijn), en een uitleg (die type je er onder, kan heeeeeeel lang zijn).

Nu inhoudelijk: Luc heeft gelijk, je kunt (in alle statistische analyses) nooit een variabele twee keer opnemen. Je afhankelijke variabele kan dus nooit zichzelf voorspellen, als gewone voorspeller of in een interactie (voor moderatie dus). Wellicht betreft dit een wat ambigue instructie, en is dit de verkeerde interpretatie?

Overigens nog een kanttekening. Wat een 'afhankelijke' variabele is en wat een 'onafhankelijke' variabele is, kan van analyse tot analyse verschillen. De Afh. Var. in de ene analyse kan dus een Onafh. Var. zijn in een andere analyse. Verder kan het wel zo zijn dat de waarde van een afhankelijke variabele op t0 het verband tussen een onafhankelijke variabele en diezelfde afhankelijke variabele op t1 modereert; hoewel het beide metingen zijn van dezelfde afhankelijke variabele, zijn het in je datafile twee verschillende variabelen (hoewel waarschijnlijk sterk gecorreleerd).

door (77.8k punten)
Ik stelde mijn vraag naar aanleidng van instructie die ik kreeg en durf hier nu niet heel concreet te zijn. Wil je me uitleggen wat betekent: "Verder kan het wel zo zijn dat de waarde van een afh variabele op ... het verband tussen een onafh var en diezelfde afh var op ...modereert, hoewel het beide metingen zijn van dezelfde afh var, zijn het in je datafile twee verschillende varibelen" . snap ik niet.

dank je wel

Liesbeh
...