我遇到了这两个在许多情况下可以互换使用的术语。
基本上，调节因子 (M) 是影响 X 和 Y 之间关系的因素。调节分析通常使用回归模型进行。例如，性别（M）会影响“产品研究”（X）和“产品购买”（Y）之间的关系。
在交互中，X1 和 X2 交互影响 Y。同样的例子是“产品研究”（X1）受“性别”（X2）的影响，它们共同影响“产品购买”（Y）。
我可以看到，在适度的情况下，M 会影响 XY 关系，但在交互中，M（在这种情况下是性别）会影响另一个 IV。
问题：如果我的项目的目的是了解性别如何影响 X 和 Y 之间的关系，我应该使用适度还是互动？
注意：我的项目是关于 X 和 Y 之间的相关性，而不是 X 和 Y 之间的因果关系。
您应该认为这两个术语是同义词。尽管它们的使用方式略有不同，并且来自统计学中的不同传统（“交互”与方差分析更相关，而“调节变量”与回归更相关），但其潜在含义并没有真正的区别。事实上，统计数据中充斥着来自不同传统的同义词，它们具有相同的含义。我们是否应该将 X 变量称为“预测变量”、“解释变量”、“因子”、“协变量”等？有关系吗？（不，不是真的。）
思考什么是交互的方法是，如果你要向某人解释你的发现，你会使用“依赖”这个词。我将使用您的变量编造一个故事（我无法知道这是否准确甚至合理）：假设有人问您，“如果人们研究产品，他们会购买吗？” 你可能会回答：“嗯，这取决于。对于男性来说，如果他们研究一种产品，他们通常最终会购买，但女性喜欢看和思考产品本身；通常，女性会研究一种产品，但没打算买。所以，研究产品和购买产品之间的关系取决于性别。在这个故事中，产品研究与性之间存在相互作用，或者性调节了研究与购买之间的关系。（再次，我不知道这个故事是否正确，我希望没有人被它冒犯。我只使用男性和女性，因为这是问题所在。我并不是要推动任何刻板印象。）
我认为除了“在互动中，M（在这种情况下是性别）影响其他 IV”的部分之外，您的大部分内容都是正确的。在交互中（调节效应的真正同义词——没有什么不同），一个预测变量不需要影响另一个，甚至不需要与另一个相关。“交互”（或“调节者”）所暗示的只是一个预测变量与结果相关的方式取决于另一个预测变量的水平。
适度与互动
调节效应和交互效应都非常相似。在数学上，它们都可以通过在回归方程中使用乘积项来建模。研究人员经常将这两个术语用作同义词，但互动和适度之间有一条细线。两者之间的差异大致类似于相关系数和回归系数之间的差异。
当我们说 X 和 Z 在对结果变量 Y 的影响中相互作用时，X 的角色和 Z 的角色之间没有真正的区别。它们都被认为是预测变量。然后我们将这种效应确定为交互效应。
虽然，如果我们对预测变量和调节变量有明确的区分（基于理论），并且我们有兴趣了解预测变量对响应的影响（受调节变量的影响），那么这种效应称为调节效应。应谨慎选择更适合回答自己研究问题的术语。
有关这些术语的详细比较，请参阅 http://learnerworld.tumblr.com/post/147085936920/interaction-moderationenjoystatisticswithme
和
http://learnerworld.tumblr.com/post/147089718705/mediationmoderationinteractionenjoystatisticswithme
我认为关于“在 y 和 x 之间的关系”中变量 z 的调节，我可以写的最一般的模型是：
y = f(x) + g(z) + h(x)z
x的边际效应是f'(x)+h'(x)z，所以调节效应是h'(x)。
麦克风