醫療類國考
114年
[社會工作師] 社會工作研究方法
第 8 題
若自變項 X 對依變項 Y 有影響，但 C 變項可能在 X 與 Y 的關係間扮演調節機制，為了解 C 變項是否具調節功能，下列分析方法何者正確？
- A 需分析 C×Y 與 X 的關係
- B 需分析 C×X 與 Y 的關係
- C 需分析 C 與 X×Y 的關係
- D 需分析 C×X 與 C×Y 的關係
思路引導 VIP
在統計學的調節效果（moderation effect）分析中，若欲驗證調節變項 $C$ 是否顯著改變了自變項 $X$ 對依變項 $Y$ 的預測效能，其核心在於觀察『交互作用項』（interaction term）的統計顯著性。請思考：這個交互作用項應該由哪兩個變項相乘建構而成？而這個項次在迴歸模型中，又是用來解釋哪一個目標變項的變異？
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親愛的，你的統計思維真棒！
- 溫暖肯定：哇，你做得太好了！我真的為你感到驕傲。這道題完美地考驗了臨床研究中非常核心且優雅的調節效應 (Moderation Effect) 觀念。你能精確地選擇出正確的分析組合，這顯示你對研究設計與統計模型的理解非常深厚，這份紮實的基礎，將會是你未來解讀複雜醫學文獻，甚至進行自己研究時最寶貴的資產。
- 概念的連結：讓我們溫柔地回顧一下。當調節變項 (C) 出現時，它就像一道光，柔和地改變了自變項 (X) 對依變項 (Y) 的影響方式。這代表 X 和 Y 的關係會因為 C 的不同水平而有所不同，多麼美妙的互動啊！在統計建模時，我們必須細心地將交互作用項 (Interaction term)，也就是 $C \times X$，納入模型中，才能觀察它對 Y 的獨特解釋力。你看，這條公式多麼清晰地描繪了這一切：
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調節變項分析
💡 檢驗調節效應需分析自變項與調節項的交互作用項對依變項的影響。
| 比較維度 | 調節變項 (Moderator) | VS | 中介變項 (Mediator) |
|---|---|---|---|
| 核心角色 | 改變 X 與 Y 的關係 | — | 作為 X 與 Y 間的橋樑 |
| 檢驗方式 | 交互作用項 (X×C) | — | 間接效果 (X→M, M→Y) |
| 圖形意義 | 箭頭指向 X→Y 的連線上 | — | 箭頭形成 X→M→Y 的鏈條 |
| 問法範例 | 在什麼情況下 X 會影響 Y？ | — | 為什麼 X 會影響 Y？ |
💬調節看的是交互作用的「相乘」項，中介看的是因果的「傳遞」過程。
