调节效应和交互效应的关系

调节效应与交互效应在某种意义上是同义词。对公式Y=β₀+β₁X+β₂M+β₃MX+e中调节变量的分析主要是估计和检验β₃。如果β₃显著（即H₀：β₃=0的假设被拒绝），说明M的调节效应显著。从上述公式可以看出，β₃其实代表了X与M的交互效应，所以调节效应就是交互效应。这样，调节效应与交互效应从数据分析的角度看可以说是一样的。所以当问题设计调节变量，需要做调节效应分析时，就需要做交互效应分析。

然而，调节效应和交互效应这两个概念并不完全一样。在交互效应分析中，两个自变量的地位可以是对称的，其中任一个都可以解释为调节变量；也可以是不对称的，只要其中有一个起到了调节变量的作用，交互效应就存在。

但在调节效应中，哪个是自变量，哪个是调节变量是很明确的，在一个确定的模型中两者不能互换。例如，要研究数学能力的性别差异（即性别对数学能力的影响），将年级作为调节变量，这个问题关注的是性别差异，以及性别差异是否会随年级而变化。如果从小学一年级到高中三年级都获得了各年级学生有代表性的样本，每个年级各用一份测试题，所得的数据就可以进行上述分析。但同样的数据却不能用于做年级为自变量、数学能力为因变量、性别为调节变量的分析，因为各年级的测试题目不同，得分没有可比性，因而按常规的方法，分不同性别做数学能力对年级的回归没有意义。要做数学能力对年级的回归，应当用同一份试题测试所有年级的学生。

参考文献：温忠麟, 刘红云, & 侯杰泰. (2012). 调节效应和中介效应分析. 教育科学出版社.