| dbo:abstract
|
- Ein Interaktionseffekt bezeichnet in statistischen Verfahren nicht-additive Effekte zweier oder mehrerer unabhängiger Variablen in einem Wahrscheinlichkeitsmodell. Das bedeutet, dass für die durch den repräsentierte angenommen wird, dass die Wirkung der Ausprägungen einer dieser Variablen von den Ausprägungen der jeweils andere(n) Variable(n) abhängt. Der Effekt der Interaktion charakterisiert sich dadurch, dass die Wirkung über die einzelnen der beteiligten Variablen hinausgeht. Sind nur 2 Variablen an der Interaktion beteiligt, so spricht man von einer Zwei-Wege-Interaktion oder auch Interaktion 1. Ordnung. Wird die Interaktion zwischen 3 Variablen untersucht, so spricht man von einer Drei-Wege-Interaktion bzw. Interaktion 2. Ordnung usw. Generell lassen sich Interaktionen höherer Ordnung nur schwer interpretieren, weswegen in statistischen Modellen meist nur Interaktionen 1. Ordnung berücksichtigt werden. In der Interpretation solcher Modelle ist darauf zu achten, zunächst die Interaktion und dann die Haupteffekte zu interpretieren – die Interaktion bildet somit immer den hochwertigsten Effekt eines Modells. Traditionell werden Interaktionseffekte durch Produktterme der betroffenen Variablen modelliert, aber meist sind — zumindest in den Sozialwissenschaften — komplexere Interaktionen realitätsangemessener. Bei einer einfachen Regressionsanalyse mit zwei unabhängigen Variablen x1 und x2 würde so zum Beispiel ein Produktterm der Art x1x2 in die Regressionsgleichung eingefügt, so dass die vollständige Gleichung: lauten würde, wobei β3 die Stärke des Interaktionseffekts angeben würde (α repräsentiert den Achsenabschnitt und ξ den Fehlerterm). Die Haupteffekte β1 und β2 sind dann nur noch bedingt interpretierbar, man spricht auch von bedingten Haupteffekten. Der Term wird auch Interaktionsterm genannt. Generell werden ordinale, hybride und disordinale Interaktionen unterschieden. Zur Interpretation wird empfohlen, sogenannte Liniendiagramme zu erstellen, die die Interaktion grafisch veranschaulichen. Ein einfaches Anwendungsbeispiel eines Interaktionseffekts in einer Varianzanalyse aus der politikwissenschaftlichen Forschung wäre der Einfluss des Geschlechts eines Wahlkandidaten auf die Spendenbereitschaft seiner Unterstützer unter Berücksichtigung des Geschlechts der Unterstützer: So könnten weibliche Unterstützer im Durchschnitt weniger spendenfreudig als männliche sein, ihre Spendenbereitschaft bei weiblichen Kandidaten jedoch erhöhen, während sich diese bei männlichen Unterstützern bei weiblichen Kandidaten verringern würde. Es gäbe also einen Interaktionseffekt zwischen dem Geschlecht der Unterstützer und dem Geschlecht des Kandidaten. (de)
- Estatistikan, interakzioa edo interakzio-efektua gertatzen da aldagai edo tratamendu bien arteko erlazioa hirugarren aldagai batek hartzen dituen balioen araberakoa denean. Kontzeptua aldagai eta tratamendu gehiagotara ere zabaldu daiteke. Adibidez, dietaren eta kirol errendimenduaren arteko erlazioa aztertzean, kirolari helduengan erlazio hau nabarmenagoa denean esan daiteke interakzioa dagoela. Kontzeptua aldagai eta tratamendu kopuru handiago batera ere zabaldu daiteke. (eu)
- In statistics, an interaction may arise when considering the relationship among three or more variables, and describes a situation in which the effect of one causal variable on an outcome depends on the state of a second causal variable (that is, when effects of the two causes are not additive). Although commonly thought of in terms of causal relationships, the concept of an interaction can also describe non-causal associations (then also called moderation or effect modification). Interactions are often considered in the context of regression analyses or factorial experiments. The presence of interactions can have important implications for the interpretation of statistical models. If two variables of interest interact, the relationship between each of the interacting variables and a third "dependent variable" depends on the value of the other interacting variable. In practice, this makes it more difficult to predict the consequences of changing the value of a variable, particularly if the variables it interacts with are hard to measure or difficult to control. The notion of "interaction" is closely related to that of moderation that is common in social and health science research: the interaction between an explanatory variable and an environmental variable suggests that the effect of the explanatory variable has been moderated or modified by the environmental variable. (en)
- Une interaction, en statistiques, peut survenir lorsqu'on considère la relation entre deux variables ou plus. Le terme "interaction" est donc utilisé pour décrire une situation dans laquelle l'influence d'une variable dépend de l'état de la seconde (ce qui est ce cas, lorsque les deux variable ne sont pas additive). Le plus souvent, les interactions apparaissent dans le contexte des analyses de régression. La présence d'interactions peut avoir des implications importantes pour l'interprétation des modèles statistiques. Si deux variables d'intérêt interagissent, la relation entre chacune des variables et une troisième variable dite "dépendante" dépend de la valeur des variables qui interagissent. En pratique, cela rend plus difficile la prédiction des conséquences de la modification de la valeur d'une variable, en particulier si les variables avec lesquelles elle interagit sont difficiles à mesurer ou à contrôler. La notion d'interaction est étroitement liée à celle de "" qui est souvent utilisée en sciences sociales et dans le domaine de la santé. L'interaction entre une variable explicative et une variable environnementale suggère que l'effet de la variable explicative a été modéré par la variable environnementale.
* Portail des probabilités et de la statistique (fr)
- В статистике взаимодействие может возникнуть при рассмотрении отношений между тремя или более переменными и описывает ситуацию, в которой влияние одной причинной переменной на результат зависит от состояния другой причинной переменной (то есть когда влияния обеих причинных переменных не аддитивны). Хотя понятие взаимодействия обычно рассматривается с точки зрения причинно-следственных связей, оно может также описывать непричинные связи. Взаимодействия часто рассматриваются в контексте регрессионного анализа или факторных экспериментов. Наличие взаимодействий может иметь важные последствия для интерпретации статистических моделей. Если две представляющие интерес переменные взаимодействуют, отношение между каждой из взаимодействующих переменных и третьей «зависимой переменной» зависит от значения другой взаимодействующей переменной. На практике это затрудняет прогнозирование последствий изменения значения переменной, особенно если переменные, с которыми она взаимодействует, трудно измерить или трудно контролировать. Понятие взаимодействия тесно связано с понятием модерации, которое распространено в социальных исследованиях и исследованиях в области здравоохранения. Взаимодействие между объясняющей переменной и переменной окружающей среды предполагает, что эффект объясняющей переменной был смягчён или изменён переменной окружающей среды. (ru)
- 在统计学中，当考虑三个或更多变量之间的关系时，就可能出现交互作用（英語：interaction），它是指其中一个原因变量对结果的影响依赖于第二个原因变量的状态（即两者的影响原因不是简单累加的）。尽管通常根据因果关系来考虑，但交互作用也可用来描述非因果关联。交互作用常在迴歸分析或的背景下予以考虑。 交互作用的存在对统计模型的解释具有重要意义。如果两个感兴趣变量有交互作用，则每个交互作用变量与第三个“因变量”之间的关系取决于另一个交互作用变量的值。在实践中，这使得预测改变变量值的后果变得更加困难，特别是在与之交互的变量难以测量或难以控制的情况下。 “交互作用”的概念与社会和健康科学研究中常见的的概念密切相关：解释变量与环境变量之间的交互作用表明解释变量的影响受到了环境变量的调节。 (zh)
- У статистиці, взаємодія може виникнути при розгляді взаємозв'язку між трьома або більше змінними, і описує ситуацію, в якій одночасний вплив двох варіантів на третину не є адитивними. Найчастіше, взаємодія розглядається в контексті регресійного аналізу. Наявність взаємодій може мати важливі наслідки для інтерпретації статистичних моделей. Якщо взаємодіють дві змінні, то зв'язок між кожною із змінних величин, що взаємодіють із залежною змінною, буде залежати від значення іншої змінної. На практиці важко передбачити наслідки зміни значення змінної величини, особливо якщо змінні величини взаємодіють з важким вимірюванням або важким контролем. Поняття «взаємодія» тісно пов'язане з поняттям «поміркованості», яке є загальним в соціальній і медичній науці дослідження: взаємодія між пояснюванням змінної величини і змінної величини навколишнього середовища наводить на думку про те, що ефект пояснення змінної величини був помірний або змінений змінна величиною оточення. (uk)
|
| rdfs:comment
|
- Estatistikan, interakzioa edo interakzio-efektua gertatzen da aldagai edo tratamendu bien arteko erlazioa hirugarren aldagai batek hartzen dituen balioen araberakoa denean. Kontzeptua aldagai eta tratamendu gehiagotara ere zabaldu daiteke. Adibidez, dietaren eta kirol errendimenduaren arteko erlazioa aztertzean, kirolari helduengan erlazio hau nabarmenagoa denean esan daiteke interakzioa dagoela. Kontzeptua aldagai eta tratamendu kopuru handiago batera ere zabaldu daiteke. (eu)
- 在统计学中，当考虑三个或更多变量之间的关系时，就可能出现交互作用（英語：interaction），它是指其中一个原因变量对结果的影响依赖于第二个原因变量的状态（即两者的影响原因不是简单累加的）。尽管通常根据因果关系来考虑，但交互作用也可用来描述非因果关联。交互作用常在迴歸分析或的背景下予以考虑。 交互作用的存在对统计模型的解释具有重要意义。如果两个感兴趣变量有交互作用，则每个交互作用变量与第三个“因变量”之间的关系取决于另一个交互作用变量的值。在实践中，这使得预测改变变量值的后果变得更加困难，特别是在与之交互的变量难以测量或难以控制的情况下。 “交互作用”的概念与社会和健康科学研究中常见的的概念密切相关：解释变量与环境变量之间的交互作用表明解释变量的影响受到了环境变量的调节。 (zh)
- Ein Interaktionseffekt bezeichnet in statistischen Verfahren nicht-additive Effekte zweier oder mehrerer unabhängiger Variablen in einem Wahrscheinlichkeitsmodell. Das bedeutet, dass für die durch den repräsentierte angenommen wird, dass die Wirkung der Ausprägungen einer dieser Variablen von den Ausprägungen der jeweils andere(n) Variable(n) abhängt. Traditionell werden Interaktionseffekte durch Produktterme der betroffenen Variablen modelliert, aber meist sind — zumindest in den Sozialwissenschaften — komplexere Interaktionen realitätsangemessener. (de)
- In statistics, an interaction may arise when considering the relationship among three or more variables, and describes a situation in which the effect of one causal variable on an outcome depends on the state of a second causal variable (that is, when effects of the two causes are not additive). Although commonly thought of in terms of causal relationships, the concept of an interaction can also describe non-causal associations (then also called moderation or effect modification). Interactions are often considered in the context of regression analyses or factorial experiments. (en)
- Une interaction, en statistiques, peut survenir lorsqu'on considère la relation entre deux variables ou plus. Le terme "interaction" est donc utilisé pour décrire une situation dans laquelle l'influence d'une variable dépend de l'état de la seconde (ce qui est ce cas, lorsque les deux variable ne sont pas additive). Le plus souvent, les interactions apparaissent dans le contexte des analyses de régression.
* Portail des probabilités et de la statistique (fr)
- У статистиці, взаємодія може виникнути при розгляді взаємозв'язку між трьома або більше змінними, і описує ситуацію, в якій одночасний вплив двох варіантів на третину не є адитивними. Найчастіше, взаємодія розглядається в контексті регресійного аналізу. Поняття «взаємодія» тісно пов'язане з поняттям «поміркованості», яке є загальним в соціальній і медичній науці дослідження: взаємодія між пояснюванням змінної величини і змінної величини навколишнього середовища наводить на думку про те, що ефект пояснення змінної величини був помірний або змінений змінна величиною оточення. (uk)
- В статистике взаимодействие может возникнуть при рассмотрении отношений между тремя или более переменными и описывает ситуацию, в которой влияние одной причинной переменной на результат зависит от состояния другой причинной переменной (то есть когда влияния обеих причинных переменных не аддитивны). Хотя понятие взаимодействия обычно рассматривается с точки зрения причинно-следственных связей, оно может также описывать непричинные связи. Взаимодействия часто рассматриваются в контексте регрессионного анализа или факторных экспериментов. (ru)
|