So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Phân tích Tương tác Điều tiết× | Phân tích Trung gian Nhân quả (Hiệu ứng Trực tiếp và Gián tiếp Tự nhiên)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Suy luận nhân quả | Suy luận nhân quả |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 2018 | 2010 |
| Người khởi xướng≠ | Aiken & West (1991); Hayes (PROCESS, 2018) | Pearl (2001); general framework by Imai, Keele & Tingley (2010) |
| Loại≠ | Linear regression with interaction term | Counterfactual causal decomposition |
| Công trình gốc≠ | Hayes, A. F. (2018). Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis (2nd ed.). Guilford Press. ISBN: 978-1462534654 | Pearl, J. (2001). Direct and Indirect Effects. In Proceedings of the Seventeenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 411-420. link ↗ |
| Tên gọi khác≠ | interaction analysis, moderated regression, simple moderation, Düzenleyici Değişken Analizi (Moderation / İnteraksiyon) | natural direct effect, natural indirect effect, NDE / NIE decomposition, counterfactual mediation |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | Moderation analysis tests whether the effect of a predictor X on an outcome Y changes with the level of a third variable W, the moderator. It is estimated within a regression framework through an interaction term X×W, popularised by Aiken & West (1991) and Hayes's PROCESS macro (2018). | Causal mediation analysis is a counterfactual framework that splits a treatment's total effect into a Natural Direct Effect (NDE) and a Natural Indirect Effect (NIE) that runs through a mediator. The modern general approach was formalised by Pearl (2001) and Imai, Keele and Tingley (2010), giving the decomposition a precise causal interpretation. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|