. "In de statistiek is een moderator een stochastische variabele die de relatie tussen twee andere variabelen be\u00EFnvloedt. Indien het verband tussen twee variabelen en afhankelijk is van de waarde van een andere variabele , wordt deze laatste als moderator beschouwd. Zo is leeftijd een moderator in de relatie tussen en klantentrouw: bij oudere mensen leidt grotere tevredenheid tot grotere trouw, bij jongeren is dit veel minder het geval."@nl . . . . . "Eine Moderatorvariable (oder kurz: Moderator) bezeichnet in der Statistik eine Variable C, von der abh\u00E4ngt, wie der Effekt einer Variable A auf eine andere Variable B ausf\u00E4llt.Moderatorvariablen werden zum Beispiel in der Metaanalyse ben\u00F6tigt, um die Effektgr\u00F6\u00DFen von Variablen zu bestimmen und anzugleichen."@de . "Moderatorvariable"@de . . . . . "Eine Moderatorvariable (oder kurz: Moderator) bezeichnet in der Statistik eine Variable C, von der abh\u00E4ngt, wie der Effekt einer Variable A auf eine andere Variable B ausf\u00E4llt.Moderatorvariablen werden zum Beispiel in der Metaanalyse ben\u00F6tigt, um die Effektgr\u00F6\u00DFen von Variablen zu bestimmen und anzugleichen."@de . . . . . . . . . "\u041C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044F \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435"@ru . . . . . "\uC870\uC808\uBCC0\uC778(moderator variable)\uC740 \uB450 \uBCC0\uC778\uAC04\uC758 \uAD00\uACC4\uB97C \uACB0\uC815\uD558\uB294 \uC81C 3\uC758 \uBCC0\uC778\uC744 \uB9D0\uD55C\uB2E4."@ko . . . . "In statistics and regression analysis, moderation (also known as effect modification) occurs when the relationship between two variables depends on a third variable. The third variable is referred to as the moderator variable (or effect modifier) or simply the moderator (or modifier). The effect of a moderating variable is characterized statistically as an interaction; that is, a categorical (e.g., sex, ethnicity, class) or continuous (e.g., age, level of reward) variable that is associated with the direction and/or magnitude of the relation between dependent and independent variables. Specifically within a correlational analysis framework, a moderator is a third variable that affects the zero-order correlation between two other variables, or the value of the slope of the dependent variabl"@en . "\uC870\uC808\uBCC0\uC778"@ko . "Moderation (statistics)"@en . "In statistics and regression analysis, moderation (also known as effect modification) occurs when the relationship between two variables depends on a third variable. The third variable is referred to as the moderator variable (or effect modifier) or simply the moderator (or modifier). The effect of a moderating variable is characterized statistically as an interaction; that is, a categorical (e.g., sex, ethnicity, class) or continuous (e.g., age, level of reward) variable that is associated with the direction and/or magnitude of the relation between dependent and independent variables. Specifically within a correlational analysis framework, a moderator is a third variable that affects the zero-order correlation between two other variables, or the value of the slope of the dependent variable on the independent variable. In analysis of variance (ANOVA) terms, a basic moderator effect can be represented as an interaction between a focal independent variable and a factor that specifies the appropriate conditions for its operation."@en . . . "Em estat\u00EDstica e an\u00E1lise de regress\u00E3o, a modera\u00E7\u00E3o ocorre quando a rela\u00E7\u00E3o entre duas vari\u00E1veis depende de uma terceira vari\u00E1vel. A terceira vari\u00E1vel \u00E9 chamada de vari\u00E1vel moderadora ou simplesmente moderadora. O efeito de uma vari\u00E1vel moderadora \u00E9 caracterizado estatisticamente como uma ; ou seja, uma vari\u00E1vel categ\u00F3rica (por exemplo, sexo, etnia, classe) ou quantitativa (por exemplo, n\u00EDvel de recompensa) que afeta a dire\u00E7\u00E3o e/ou for\u00E7a da rela\u00E7\u00E3o entre vari\u00E1veis dependentes e independentes. Especificamente dentro de uma estrutura de an\u00E1lise correlacional, um moderador \u00E9 uma terceira vari\u00E1vel que afeta a correla\u00E7\u00E3o de ordem zero entre duas outras vari\u00E1veis, ou o valor da inclina\u00E7\u00E3o da vari\u00E1vel dependente na vari\u00E1vel independente. Em termos de an\u00E1lise de vari\u00E2ncia (ANOVA), um efeito moderador b\u00E1sico pode ser representado como uma entre uma vari\u00E1vel independente focal e um fator que especifica as condi\u00E7\u00F5es adequadas para sua opera\u00E7\u00E3o."@pt . "\uC870\uC808\uBCC0\uC778(moderator variable)\uC740 \uB450 \uBCC0\uC778\uAC04\uC758 \uAD00\uACC4\uB97C \uACB0\uC815\uD558\uB294 \uC81C 3\uC758 \uBCC0\uC778\uC744 \uB9D0\uD55C\uB2E4."@ko . . . "Modera\u00E7\u00E3o (estat\u00EDstica)"@pt . . . . . . "Moderator (statistiek)"@nl . . "19205"^^ . "\u041C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044F \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043E\u043D\u043D\u043E\u043C \u0430\u043D\u0430\u043B\u0438\u0437\u0435 \u2014 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u044C \u0441\u0432\u044F\u0437\u0438 \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043C\u044F \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C\u0438 \u043E\u0442 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044C\u0435\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u0430\u044F \u043D\u0430\u0437\u044B\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0442\u043E\u0440\u043E\u043C. \u042D\u0444\u0444\u0435\u043A\u0442 \u043C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0442\u043E\u0440\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044F \u043A\u0430\u043A \u0432\u0437\u0430\u0438\u043C\u043E\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435; \u0442\u043E \u0435\u0441\u0442\u044C \u043A\u0430\u0442\u0435\u0433\u043E\u0440\u0438\u0430\u043B\u044C\u043D\u0430\u044F (\u043F\u043E\u043B, \u044D\u0442\u043D\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0430\u044F \u043F\u0440\u0438\u043D\u0430\u0434\u043B\u0435\u0436\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C, \u043A\u043B\u0430\u0441\u0441) \u0438\u043B\u0438 \u043A\u043E\u043B\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u0430\u044F (\u0443\u0440\u043E\u0432\u0435\u043D\u044C \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043E\u0442\u043D\u043E\u0439 \u043F\u043B\u0430\u0442\u044B) \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u0430\u044F, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u0430\u044F \u0432\u043B\u0438\u044F\u0435\u0442 \u043D\u0430 \u043D\u0430\u043F\u0440\u0430\u0432\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0438/\u0438\u043B\u0438 \u0441\u0438\u043B\u0443 \u0441\u0432\u044F\u0437\u0438 \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u044B\u043C\u0438 \u0438 \u043D\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u044B\u043C\u0438 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C\u0438. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438, \u0432 \u043A\u043E\u0440\u0440\u0435\u043B\u044F\u0446\u0438\u043E\u043D\u043D\u043E\u043C \u0430\u043D\u0430\u043B\u0438\u0437\u0435 \u043C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0442\u043E\u0440\u043E\u043C \u044F\u0432\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u0442\u0440\u0435\u0442\u044C\u044F \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u0430\u044F, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u0430\u044F \u0432\u043B\u0438\u044F\u0435\u0442 \u043D\u0430 \u043A\u043E\u0440\u0440\u0435\u043B\u044F\u0446\u0438\u044E \u043D\u0443\u043B\u0435\u0432\u043E\u0433\u043E \u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043A\u0430 \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043C\u044F \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043C\u0438 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C\u0438, \u0438\u043B\u0438 \u043D\u0430\u043A\u043B\u043E\u043D \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u043E\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439 \u043A \u043D\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u043E\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439. \u0412 \u0434\u0438\u0441\u043F\u0435\u0440\u0441\u0438\u043E\u043D\u043D\u043E\u043C \u0430\u043D\u0430\u043B\u0438\u0437\u0435 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u043D\u043E\u0439 \u0441\u043D\u0438\u0436\u0430\u044E\u0449\u0438\u0439 \u044D\u0444\u0444\u0435\u043A\u0442 \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u043F\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043B\u0435\u043D \u043A\u0430\u043A \u0432\u0437\u0430\u0438\u043C\u043E\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u043D\u043E\u0439 \u043D\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u043E\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439 \u0438 \u0444\u0430\u043A\u0442\u043E\u0440\u043E\u043C, \u0437\u0430\u0434\u0430\u044E\u0449\u0438\u043C \u0441\u043E\u043E\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044E\u0449\u0438\u0435 \u0443\u0441\u043B\u043E\u0432\u0438\u044F \u0435\u0451 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u043E\u043D\u0438\u0440\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u044F."@ru . "\u041C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044F \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043E\u043D\u043D\u043E\u043C \u0430\u043D\u0430\u043B\u0438\u0437\u0435 \u2014 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u043E\u0441\u0442\u044C \u0441\u0432\u044F\u0437\u0438 \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043C\u044F \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C\u0438 \u043E\u0442 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044C\u0435\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u0430\u044F \u043D\u0430\u0437\u044B\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0442\u043E\u0440\u043E\u043C. \u042D\u0444\u0444\u0435\u043A\u0442 \u043C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0442\u043E\u0440\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044F \u043A\u0430\u043A \u0432\u0437\u0430\u0438\u043C\u043E\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435; \u0442\u043E \u0435\u0441\u0442\u044C \u043A\u0430\u0442\u0435\u0433\u043E\u0440\u0438\u0430\u043B\u044C\u043D\u0430\u044F (\u043F\u043E\u043B, \u044D\u0442\u043D\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0430\u044F \u043F\u0440\u0438\u043D\u0430\u0434\u043B\u0435\u0436\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C, \u043A\u043B\u0430\u0441\u0441) \u0438\u043B\u0438 \u043A\u043E\u043B\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u0430\u044F (\u0443\u0440\u043E\u0432\u0435\u043D\u044C \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043E\u0442\u043D\u043E\u0439 \u043F\u043B\u0430\u0442\u044B) \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u0430\u044F, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u0430\u044F \u0432\u043B\u0438\u044F\u0435\u0442 \u043D\u0430 \u043D\u0430\u043F\u0440\u0430\u0432\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0438/\u0438\u043B\u0438 \u0441\u0438\u043B\u0443 \u0441\u0432\u044F\u0437\u0438 \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u044B\u043C\u0438 \u0438 \u043D\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u044B\u043C\u0438 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C\u0438. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438, \u0432 \u043A\u043E\u0440\u0440\u0435\u043B\u044F\u0446\u0438\u043E\u043D\u043D\u043E\u043C \u0430\u043D\u0430\u043B\u0438\u0437\u0435 \u043C\u043E\u0434\u0435\u0440\u0430\u0442\u043E\u0440\u043E\u043C \u044F\u0432\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u0442\u0440\u0435\u0442\u044C\u044F \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u0430\u044F, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u0430\u044F \u0432\u043B\u0438\u044F\u0435\u0442 \u043D\u0430 \u043A\u043E\u0440\u0440\u0435\u043B\u044F\u0446\u0438\u044E \u043D\u0443\u043B\u0435\u0432\u043E\u0433\u043E \u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043A\u0430 \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043C\u044F \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043C\u0438 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C\u0438, \u0438\u043B\u0438 \u043D\u0430\u043A\u043B\u043E\u043D \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u043E\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439 \u043A \u043D\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u043E\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439. \u0412 \u0434\u0438\u0441\u043F\u0435\u0440\u0441\u0438\u043E\u043D\u043D\u043E\u043C \u0430\u043D\u0430\u043B\u0438\u0437\u0435 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u043D\u043E\u0439 \u0441\u043D\u0438\u0436\u0430\u044E\u0449\u0438\u0439 \u044D\u0444\u0444\u0435\u043A\u0442 \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u043F\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043B\u0435\u043D \u043A\u0430\u043A \u0432\u0437\u0430\u0438\u043C\u043E\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u043D\u043E\u0439 \u043D\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u043E\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439 \u0438 \u0444\u0430\u043A\u0442\u043E\u0440\u043E\u043C, \u0437\u0430\u0434\u0430\u044E\u0449\u0438\u043C \u0441\u043E\u043E\u0442\u0432\u0435\u0442"@ru . . "Em estat\u00EDstica e an\u00E1lise de regress\u00E3o, a modera\u00E7\u00E3o ocorre quando a rela\u00E7\u00E3o entre duas vari\u00E1veis depende de uma terceira vari\u00E1vel. A terceira vari\u00E1vel \u00E9 chamada de vari\u00E1vel moderadora ou simplesmente moderadora. O efeito de uma vari\u00E1vel moderadora \u00E9 caracterizado estatisticamente como uma ; ou seja, uma vari\u00E1vel categ\u00F3rica (por exemplo, sexo, etnia, classe) ou quantitativa (por exemplo, n\u00EDvel de recompensa) que afeta a dire\u00E7\u00E3o e/ou for\u00E7a da rela\u00E7\u00E3o entre vari\u00E1veis dependentes e independentes. Especificamente dentro de uma estrutura de an\u00E1lise correlacional, um moderador \u00E9 uma terceira vari\u00E1vel que afeta a correla\u00E7\u00E3o de ordem zero entre duas outras vari\u00E1veis, ou o valor da inclina\u00E7\u00E3o da vari\u00E1vel dependente na vari\u00E1vel independente. Em termos de an\u00E1lise de vari\u00E2ncia (ANOVA), um efeito moder"@pt . "In de statistiek is een moderator een stochastische variabele die de relatie tussen twee andere variabelen be\u00EFnvloedt. Indien het verband tussen twee variabelen en afhankelijk is van de waarde van een andere variabele , wordt deze laatste als moderator beschouwd. Zo is leeftijd een moderator in de relatie tussen en klantentrouw: bij oudere mensen leidt grotere tevredenheid tot grotere trouw, bij jongeren is dit veel minder het geval."@nl . . . . . . . . . . . . . "20084600"^^ . . . . . "1117495996"^^ . . . . . . .