When the impact that a predictor va

When the impact that a predictor variable has on a dependent variable is subject to the level of a third variable –termed as a moderator–, a 2-way moderation effect is said to exist. In this case, the “fit” between the moderator variable and the predictor variable is the primary determinant of the dependent variable (Venkatraman, 1989). If the interaction effect is considered to be linear then this “fit” can be mathematically expressed as Equation (2) shows, where two control variables have been included (Cohen, Cohen, West and Aiken, 2003; Hartmann and Moers, 1999; Jaccard and Turrisi, 2003; Venkatraman, 1989). In Equation (2), Y is the dependent variable, X1 and X2 are the two control variables, X3 is the main predictor variable, X4 is the moderator variable, and X3X4 is the interaction term.


(2) Y= β0 + β1X1 + β2 X2+ β3 X3+ β4 X4 + β5 X3X4 +ε

Kết quả (Việt) 1:

Khi tác động một dự báo biến có trên một biến phụ thuộc tùy thuộc vào mức độ của một biến thứ ba-gọi là một người điều tiết-, một hiệu ứng 2 chiều kiểm duyệt được cho là tồn tại. Trong trường hợp này, "phù hợp" giữa các biến bài và biến dự báo là yếu tố quyết định chính của biến phụ thuộc (thanhmai, 1989). Nếu hiệu ứng tương tác được coi là tuyến tính sau đó "phù hợp" có thể về mặt toán học biểu thị dưới dạng phương trình (2) cho thấy, nơi hai điều khiển biến đã là bao gồm (Cohen, Cohen, West và Aiken, 2003; Hartmann và Moers, năm 1999; Jaccard và Turrisi, năm 2003; Thanhmai, 1989). Trong phương trình (2), Y là biến phụ thuộc, X1 và X2 là hai điều khiển biến, X3 là yếu tố dự báo chính biến, X4 là người điều hành biến và X3 X 4 là một thuật ngữ tương tác.(2) Y = Β0 + Β1X1 + Β2 X2+ Β3 X3+ Β4 X4 + Β5 X 3 X 4 + Ε

Kết quả (Việt) 2:

Khi tác động mà một biến dự đoán có trên một biến phụ thuộc là tùy thuộc vào mức độ của một biến thứ ba -termed như một moderator-, một tác dụng điều tiết 2 chiều được cho là tồn tại. Trong trường hợp này, "phù hợp" giữa các biến điều tiết và các biến dự đoán là yếu tố quyết định chính của biến phụ thuộc (Venkatraman, 1989). Nếu hiệu ứng tương tác được coi là tuyến tính thì điều này "phù hợp" có thể được mô tả toán học như phương trình (2) cho thấy, nơi hai biến kiểm soát đã được bao gồm (Cohen, Cohen, Tây và Aiken, 2003; Hartmann và Moers, 1999; Jaccard và Turrisi, 2003; Venkatraman, 1989). Trong phương trình (2), Y là biến phụ thuộc, X1 và X2 là hai biến chứng, X3 là biến dự đoán chính, X4 là biến điều tiết, và X3X4 là thuật ngữ tương tác. (2) Y = β0 + β1X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X3X4 + ε