Eine regressionsbasierte Moderationsanalyse ist eine statistische Methode, die untersucht, wie die Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen (Prädiktor) und einer abhängigen Variablen (Kriterium) durch eine dritte Variable, den Moderator, beeinflusst wird. Im Kern geht es darum zu verstehen, wie und unter welchen Bedingungen bestimmte Effekte auftreten. Diese Analyseform ermöglicht es, die Bedingungen zu identifizieren, unter denen ein Prädiktor einen stärkeren oder schwächeren Einfluss auf das Ergebnis hat, indem sie die Interaktion zwischen dem Prädiktor und dem Moderator in das Modell einbezieht.
\( Y = b_{0} + b_{1}X_{1} + b_{2}X_{2} + b_{3}X_{1}X_{2} + E \)
Die Hinzunahme eines Moderators in eine Regressionsanalyse erweitert das grundlegende Regressionsmodell um einen Interaktionsterm, der das Produkt des Prädiktors (\( X_{1} \)) und des Moderators (\( X_{2} \)) darstellt. Dieser zusätzliche Term ermöglicht es, die Veränderungen in der Stärke und/oder Richtung der Beziehung zwischen dem Prädiktor und der abhängigen Variablen zu beurteilen, die durch den Moderator verursacht werden. Die Analyse liefert Einsichten darüber, ob die Wirkung des Prädiktors auf die abhängige Variable für verschiedene Werte oder Ebenen des Moderators variiert, wodurch differenziertere und kontextspezifischere Interpretationen der Daten möglich werden.
In der Praxis wird eine Moderationsanalyse in verschiedenen Forschungsfeldern angewandt, von der Psychologie über die Sozialwissenschaften bis hin zu den Wirtschaftswissenschaften, um komplexe Interaktionen zwischen Variablen zu verstehen und zu modellieren. Durch die Identifizierung von Moderatoren können Forschende gezieltere Hypothesen aufstellen und tiefere Einblicke in die Mechanismen gewinnen, die ihren Daten zugrunde liegen.
