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Avoiding spurious moderation effects: An information-theoretic approach to moderation analysis

机译：避免虚假的调节作用：调节分析的信息理论方法

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Researchers typically use moderated regression models to examine the presence of linear moderation effects in their studies. However, researchers rarely conduct a robustness check following a significant moderation effect to investigate whether the moderation effect is spurious. The misleading moderation can occur when a predictor and a moderator variable correlate and the true nature of the relationships between predictors and a dependent variable are nonlinear. In this paper, we propose and illustrate the use of an information theoretic approach in moderation analysis with the aim of avoiding spurious moderation effects. We demonstrate our suggested procedure using Monte Carlo simulations and real data from published studies.
机译：研究人员通常使用温和的回归模型来检查研究中是否存在线性调节效应。但是，研究人员很少在显着的调节作用之后进行鲁棒性检查，以研究调节作用是否是虚假的。当预测变量和调控变量相关并且预测变量与因变量之间的关系的真实性质是非线性的时，可能会产生误导性的适度。在本文中，我们提出并说明了信息理论方法在适度分析中的使用，目的是避免虚假的适度影响。我们使用蒙特卡洛模拟和已发表研究的真实数据证明了我们建议的程序。

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