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抑制変数とは、回帰方程式に含めると他の変数の予測妥当性を高める変数のことである。[ 1 ]
抑制は、単一の原因変数が 2 つの別々の媒介変数を介して結果変数に関連付けられ、かつ、それらの媒介効果の 1 つが正で、もう 1 つが負である場合に発生する可能性があります。このような場合、各媒介変数は、他の媒介変数を介して伝達される効果を抑制または隠蔽します。たとえば、知能スコアが高い (原因変数、A) とエラー検出 (媒介変数、B) が増加すると、組立ラインでの作業で発生するエラー (結果変数、X) が減少する可能性があります。同時に、知能は退屈 (C) の増加も引き起こし、それがエラー (X) の増加を引き起こす可能性があります。したがって、一方の因果経路では知能はエラーを減少させ、もう一方の因果経路では増加させます。どちらの媒介変数も分析に含まれていない場合、知能はエラーに影響を与えないか、影響が弱いように見えます。しかし、退屈が制御されている場合、知能はエラーを減少させるように見え、エラー検出が制御されている場合、知能はエラーを増加させるように見えます。退屈だけが一定に保たれた状態で知能を高めることができれば、エラーは減少します。エラー検出能力だけを一定に保ちながら知能を高めることができれば、エラーは増加するだろう。