具有R的调节作用的解释假设

Question

我拥有与电影有关的数据：总观看次数，评分，评论网站上的票数。我的假设是“评分”减轻了“投票”对“观点”的影响。我确定了平均票数和评分，然后建立了总观看次数（毛额）模型：

model1<- lm(gross~votes_m*rating_m,mdata2)

结果为：

Call:
lm(formula = gross ~ votes_m * rating_m, data = mdata2)

Residuals:
       Min         1Q     Median         3Q        Max 
-207814916  -20893642   -5018438   12947591  455882040 

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)      6.568e+07  9.058e+05   72.51   <2e-16 ***
votes_m          5.983e+02  1.099e+01   54.43   <2e-16 ***
rating_m         -1.987e+07  9.393e+05  -21.15   <2e-16 ***
votes_m:score_m -1.786e+02  5.844e+00  -30.56   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 48560000 on 3797 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.5208,    Adjusted R-squared:  0.5204 
F-statistic:  1376 on 3 and 3797 DF,  p-value: < 2.2e-16

我不确定这是否意味着“评分”会缓和“投票”对“观看次数”的影响，有充分的证据。任何帮助，将不胜感激！

Answer 1

在您的情况下，会产生调节作用，因为交互作用项很重要，因此投票和评级变量都具有直接作用。重要说明：根据Hayes（2017）的说法，只要相互作用项在统计上是显着的，就不一定需要直接作用来确认调节作用。但是，您的情况很严格，因为所有变量的统计意义都很高。您将其报告为p <.001>。

参考

Hayes，A. F.（2017）。 中介，调节和条件过程分析介绍：基于回归的方法。英国伦敦：吉尔福德出版社。