В общем, модератор - это качественная (например, пол, раса, класс) или количественная (например, уровень вознаграждения) переменная, которая влияет на направление и/или прочность связи между независимой или прогнозирующей переменной и зависимой или критериальной переменной.
В частности, в рамках корреляционного анализа модератор - это третья переменная, которая влияет на корреляцию нулевого порядка между двумя другими переменными. Например, ученые обнаружили, что положительная связь между изменением жизненных событий и тяжестью заболевания была значительно сильнее при неконтролируемых событиях (например, смерти супруга), чем при контролируемых событиях (например, разводе).
Можно также сказать, что эффект модератора в рамках корреляционной структуры возникает там, где изменяется направление корреляции. Такой эффект имел бы место в исследовании, если бы контролируемые изменения в жизни уменьшили вероятность заболевания, тем самым изменив направление связи между изменением жизненного события и заболеванием с положительного на отрицательное.
При более привычном анализе дисперсионных терминов базовый эффект модератора может быть представлен как взаимодействие между фокусной независимой переменной и фактором, определяющим соответствующие условия ее работы.
Например, в области обеспечения соблюдения требований, не подкрепляемых диссонансом, стало очевидно, что способность следователей устанавливать последствия недостаточного обоснования требует уточнения таких модераторов, как приверженность, личная ответственность и свободный выбор.
Примером эффекта модератора в этом контексте может служить демонстрация кроссоверного взаимодействия в той форме, в какой недостаточный эффект обоснования достигается при государственной приверженности (например, изменение отношения обратно пропорционально стимулу), а изменение отношения напрямую связано с уровнем стимула, когда контрпротиводействие происходит в частном порядке.
Можно сказать, что эффект модератора-взаимодействия возникает и в том случае, если отношения существенно сокращаются, а не разворачиваются, например, если мы не видим разницы между ними в частных условиях.
Общая основа для получения как корреляционных, так и экспериментальных представлений о переменной модератора возможна при использовании диаграммы в качестве как описательной, так и аналитической процедуры. В качестве примера можно привести работу Стеклянного и Зингера, в которой показано взаимодействие интенсивности факторов стрессора (уровень шума) и управляемости (периодично-периодический шум), формы, при которой негативное влияние на выполнение задания оказывалось только при возникновении апериодического или несигнального шума.
Используя такой подход, основные свойства переменной-модератора суммируются.
Модель, имеет три причинно-следственных пути, которые влияют на конечную переменную производительности задачи
1.Влияние интенсивности шума в качестве предиктора,
2.влияние контролируемости в качестве модератора,
3. взаимодействие или результат этих двух факторов.
Модераторная гипотеза поддерживается, если взаимодействие является значимым. Существуют также значительные основные эффекты для предсказателя и модератора, но они не имеют прямого концептуального значения для проверки гипотезы модератора. В дополнение к этим основным соображениям желательно, чтобы переменная модератора не была связана как с предиктором, так и с критерием (зависимой переменной), чтобы обеспечить четко интерпретируемый термин взаимодействия.
Другое свойство переменной модератора, заключается в том, что в отличие от связи медиатор-предсказатель (где медиатор имеет причинную предрасположенность к медиатору), модераторы и предикторы находятся на одном уровне с медиатором по своей роли как причинные переменные, предшествующие или экзогенные к определенным критериям воздействия. То есть, модераторные переменные всегда функционируют как независимые переменные, в то время как опосредованные события смещают роли от последствий к причинам, в зависимости от фокуса часто выполняемого анализа.
Выбор соответствующей аналитической процедуры: Тестирование Модерация - рассматриваются конкретные процедуры анализа для надлежащего измерения и проверки умеренных гипотез. В этих рамках умеренность подразумевает, что причинно-следственная связь между двумя переменными изменяется в зависимости от функции переменной модератора.
Статистический анализ должен измерять и проверять дифференциальное воздействие независимой переменной на зависимую переменную как функцию модератора. Способ измерения и тестирования дифференциальных эффектов частично зависит от уровня измерения независимой переменной и переменной модератора.