調節分析
定義：
調節分析是一種統計方法，用於探討一個變量（調節變量）如何影響自變量（獨立變量）和因變量（依變量）之間的關係。調節變量能改變自變量對因變量影響的方向或強度，使得這種關係在不同情況下有所不同。
特徵：
- 交互作用：調節分析的核心是檢測自變量和調節變量之間的交互作用，這種交互作用表明自變量對因變量的影響在不同調節變量水平下有所不同。
- 調節效應：調節變量可以增強、削弱或改變自變量對因變量的影響，這些效應反映在回歸模型中即為交互項的顯著性。
- 多變量比較：調節分析能夠比較不同調節變量水平下自變量對因變量影響的差異，提供更細緻的關係解釋。
應用：
- 心理學研究：探討環境因素如何調節壓力對心理健康的影響，例如社會支持在壓力與抑鬱之間的調節作用。
- 教育研究：分析學生的動機如何調節教學方法對學習成績的影響，如內在動機對不同教學方法效果的調節。
- 社會科學：研究社會經濟地位如何調節社會政策對個人幸福感的影響。
- 市場研究：調查消費者特徵如何調節廣告效果對購買行為的影響。
例子：
- 心理學研究：研究社會支持（調節變量）如何影響壓力（自變量）對抑鬱（因變量）的影響，結果顯示在高社會支持下，壓力對抑鬱的影響較小。
- 教育研究：探討學生的學習動機（調節變量）如何影響教學方法（自變量）對學業成績（因變量）的效果，發現高動機的學生在特定教學方法下表現更好。
- 職場研究：分析工作自主性（調節變量）如何影響工作壓力（自變量）對工作滿意度（因變量）的影響，結果表明高自主性可以減輕壓力對滿意度的負面影響。
心理學影響：
調節分析在心理學研究中廣泛應用，有助於揭示複雜的變量關係。它可以幫助研究者理解在不同情境或條件下，自變量對因變量影響的差異，從而提供更豐富的理論和實踐洞見。
局限性：
- 模型假設：調節分析依賴於模型的正確假設，如線性關係和無共線性問題，這些假設在實際研究中可能不完全成立。
- 樣本量要求：調節分析通常需要較大的樣本量，以確保統計結果的穩健性和可靠性。
- 解釋困難：當涉及多個調節變量或高階交互作用時，解釋結果可能變得複雜和困難。
Reference:
Memon, M. A., Cheah, J. H., Ramayah, T., Ting, H., Chuah, F., & Cham, T. H. (2019). Moderation analysis: issues and guidelines. Journal of Applied Structural Equation Modeling, 3(1), 1-11.