​Wat is moderatie-analyse? Heeft dat met interactie-effecten te maken? Hoe voer ik dat uit met regressieanalyse?

Laten we een voorbeeld erbij pakken. Pesten. Gebeurt vaak, is erg gemeen en kan veel psychische schade veroorzaken. Nu hebben eindelijk ook lafhartige pestkoppen een manier gevonden om uitdrukking te geven aan hun diepgeworteld gevoel van minderwaardigheid, dankzij de bedenkelijke combinatie van smartphone en donker hol. Hoe groot zou de impact zijn van cyberpesten op het ontstaan van depressie? Matig, sterk, desastreus? Het antwoord is: het ligt er maar net aan. In een wereld waar alles met elkaar samenhangt kan de relatie tussen twee variabelen afhankelijk kan zijn van een derde variabele. Zo’n variabele noemen we een “moderator”. Zo zou de grootte van het effect van cyberpesten afhankelijk kunnen zijn van hoeveel vrienden het slachtoffer heeft. Hoe meer vrienden, hoe sterker het ondersteunend sociaal netwerk. Dit sociaal netwerk kan een dempende, dus beschermende werking hebben op het schadelijke effect van cyberpesten. De moderator is dus hier het aantal vrienden. 

Met moderatie-analyse kunnen we nagaan of de sterkte van de relatie tussen twee variabelen wordt beïnvloed door een moderator. Als de sterkte van deze relatie inderdaad afhankelijk is van de moderator spreken we van moderatie. In zekere zin is moderatie (“effectmodificatie”) hetzelfde als het interactie-effect dat we vaak tegenkomen bij variantieanalyse.

Moderatie-analyse is een veelgebruikte statistische techniek en wordt daarom in de meeste bachelor- en masteropleidingen uitgebreid behandeld. Toch blijft het voor veel studenten onduidelijk wat moderatie (of een interactie-effect) nu eigenlijk is. En hoe bereken je een moderatie-effect met regressieanalyse? Wat betekent de uitkomst? Is de rol van de moderator dezelfde als dat van een “confounder”? Wat was dat ook alweer, iets anders dan een ”controlevariabele”? En dan hebben we ook nog eens zoiets als een “mediator”. Het laatste wordt overigens in een ander tutorial behandeld (zie Mediatie-analyse).

Deze tutorial behandelt geheel conceptueel het principe van moderatie-analyse. Als je dit hebt gelezen snap je veel beter wat je aan het doen bent als je zo’n analyse uitvoert. Hierbij wordt meteen een aantal onontbeerlijke statistische termen en basisprincipes van regressieanalyse besproken. Dus als alles goed gaat snap je na het lezen van deze tutorial niet alleen wat moderatie-analyse is, maar ook:

• Het idee van een relatie tussen twee kwantitatieve variabelen en hoe je dat analyseert met regressieanalyse
• Het principe van statistische controle voor een derde variabele (de confounder) en hoe je dat met regressieanalyse voor elkaar krijgt door middel van een controlevariabele

​Klik hier om verder te lezen (gratis tutorial als PDF downloaden)