आपकी विधि प्रश्न को संबोधित करने के लिए प्रकट नहीं होती है, यह मानते हुए कि "मॉडरेटिंग प्रभाव" दो समूहों के बीच एक या एक से अधिक प्रतिगमन गुणांक में परिवर्तन है। प्रतिगमन में महत्त्वपूर्ण परीक्षण यह आकलन करते हैं कि गुणांक नॉनजरो हैं या नहीं। दो रजिस्टरों में पी-वैल्यू की तुलना करना आपको दो नमूनों के बीच गुणांक में अंतर के बारे में बहुत कम (कुछ भी) बताता है ।
इसके बजाय, लिंग को एक डमी चर के रूप में पेश करें और इसे ब्याज के सभी गुणांक के साथ बातचीत करें। फिर संबंधित गुणांक के महत्व के लिए परीक्षण करें।
उदाहरण के लिए, सरलतम स्थिति में (एक स्वतंत्र चर के) आपके डेटा को की सूची के रूप में व्यक्त किया जा सकता है जहां लिंग हैं, जिन्हें और रूप में कोडित किया गया है । लिंग का मॉडल है(एक्समैं,yमैं,जीमैं)जीमैं010
yi=α0+β0xi+εi
(जहां डेटा को किस लिए अनुक्रमित करता ) और लिंग लिए मॉडल हैigi=01
yi=α1+β1xi+εi
(जहां डेटा को किस लिए अनुक्रमित करता )। पैरामीटर , , और । त्रुटियाँ । मान लेते हैं कि वे स्वतंत्र हैं और शून्य साधनों के साथ पहचाने जाते हैं। ढलानों में अंतर का परीक्षण करने के लिए एक संयुक्त मॉडल ( का) लिखा जा सकता हैigi=1α0α1β0β1εiβ
yi=α+β0xi+(β1−β0)(xigi)+εi
(जहां सभी डेटा को ) क्योंकि जब आप सेट करते हैं, तो अंतिम अवधि समाप्त हो जाती है, पहला मॉडल , और जब आप सेट करते हैं, तो के दो गुणकों को देने के लिए गठबंधन करते हैं , दूसरा मॉडल साथ । इसलिए, आप यह परीक्षण कर सकते हैं कि मॉडल ढाले द्वारा ढलान समान ("मॉडरेटिंग प्रभाव") हैं या नहींigi=0α=α0gi=1xiβ1α=α1
yi=α+βxi+γ(xigi)+εi
और यह परीक्षण करना कि क्या अनुमानित मॉडरेटिंग प्रभाव आकार, , शून्य है। यदि आपको यकीन नहीं है कि इंटरसेप्ट्स समान होंगे, तो एक चौथा शब्द शामिल करें:γ^
yi=α+δgi+βxi+γ(xigi)+εi.
जरूरी नहीं कि आपको यह परीक्षण करना है कि क्या शून्य है, अगर वह किसी भी हित में नहीं है: यह दो लिंगों को अलग-अलग रैखिक फिट की अनुमति देने के लिए उन्हें एक ही अवरोधन के बिना मजबूर करने के लिए शामिल है।δ^
इस दृष्टिकोण की मुख्य सीमा यह धारणा है कि दोनों लिंगों के लिए त्रुटियों के भिन्नरूप समान हैं। यदि नहीं, तो आपको उस संभावना को शामिल करने की आवश्यकता है और मॉडल को फिट करने के लिए सॉफ़्टवेयर के साथ थोड़ा और काम करने की आवश्यकता है और गुणांक के महत्व का परीक्षण करने के तरीके के बारे में गहन विचार किया है।εi