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As with two categorical independent variables, b 2 represents the effect of the SWLS score on the dependent variable for females.

By reverse coding the gender variable, one can get the effect of the SWLS score on the dependent variable for males.

When treating categorical variables such as ethnic groups and experimental treatments as independent variables in moderated regression, one needs to code the variables so that each code variable represents a specific setting of the categorical variable.

There are three basic ways of coding: Dummy-variable coding, Effects coding, and Contrast coding. Below is an introduction to these coding systems.

Dummy coding is used when one has a reference group or one condition in particular e. In this case, the intercept is the mean of the reference group, and each of the unstandardized regression coefficients is the difference in the dependent variable between one of the treatment groups and the mean of the reference group or control group.

This coding system is similar to ANOVA analysis, and is appropriate when researchers have a specific reference group and want to compare each of the other groups with it.

Effects coding is used when one does not have a particular comparison or control group and does not have any planned orthogonal contrasts. The intercept is the grand mean the mean of all the conditions.

The regression coefficient is the difference between the mean of one group and the mean of all the group means e. This coding system is appropriate when the groups represent natural categories.

Contrast coding is used when one has a series of orthogonal contrasts or group comparisons that are to be investigated.

In this case, the intercept is the unweighted mean of the individual group means. The unstandardized regression coefficient represents the difference between the unweighted mean of the means of one group A and the unweighted mean of another group B , where A and B are two sets of groups in the contrast.

This coding system is appropriate when researchers have an a priori hypothesis concerning the specific differences among the group means.

If both of the independent variables are continuous, it is helpful for interpretation to either center or standardize the independent variables, X and Z.

Centering involves subtracting the overall sample mean score from the original score; standardizing does the same followed by dividing by the overall sample standard deviation.

By centering or standardizing the independent variables, the coefficient of X or Z can be interpreted as the effect of that variable on Y at the mean level of the other independent variable.

To probe the interaction effect, it is often helpful to plot the effect of X on Y at low and high values of Z some people prefer to also plot the effect at moderate values of Z , but this is not necessary.

Often values of Z that are one standard deviation above and below the mean are chosen for this, but any sensible values can be used and in some cases there are more meaningful values to choose.

The plot is usually drawn by evaluating the values of Y for high and low values of both X and Z , and creating two lines to represent the effect of X on Y at the two values of Z.

Various internet-based tools exist to help researchers plot and interpret such two-way interactions. The principles for two-way interactions apply when we want to explore three-way or higher-level interactions.

For instance, if we have a three-way interaction between A , B , and C , the regression equation will be as follows:.

It is worth noting that the reliability of the higher-order terms depends on the reliability of the lower-order terms. For example, if the reliability for variable A is.

In this case, low reliability of the interaction term leads to low power; therefore, we may not be able to find the interaction effects between A and B that actually exist.

The solution for this problem is to use highly reliable measures for each independent variable. If this is the case, it is worth testing a nonlinear regression model by adding nonlinear terms in individual variables into the moderated regression analysis to see if the interactions remain significant.

From Wikipedia, the free encyclopedia. Aiken; West, Stephen H. Multiple regression testing and interpretation 1.

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Daheim ist es am schönsten — sagen viele. Für mich ist das nur die halbe Wahrheit. Denn unterwegs kann es manchmal genauso schön sein. Es gibt so viel zu erleben und so viel zu machen — mal daheim und mal unterwegs.

Ich war für den Ernstfall gewappnet, als ich in den Skilift einstieg. Das Handy immer dabei. Haben Sie eine Sendung verpasst?

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Er muss den Käse am Ende der Mausefallen erreichen - egal wie. Die drohende Strafe ist nicht nur hart, sondern eklig. Und für Kunsthonk Sebastian schier unmöglich. Bleib bezüglich Neuerungen im Moderationsbusiness immer auf dem Laufenden. Einmal gegen einen Bundesligatorwart einen Elfmeter verwandeln. Zur Hauptnavigation springen Zum Inhalt springen. Bei hochklassigeren Events solltest du das sogar tun, um dich selbst nicht unter Wert zu verkaufen — viele Auftraggeber verunsichert ein zu geringes Honorar.

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