在進行迴歸分析時 研究者有時候會使用調解變項來探詢眼下的回歸模型是否為"最佳等式" 或者眼下的回歸模型是否具有"泛論"特質

如果研究者進行一項體重與運動的迴歸分析 那麼形成了以下的回歸模型:

體重 = 常數 + b運動     (1)

但是研究者不知道是否抽菸運動者與不抽菸運動者都是一樣的 於是加入了抽菸與否這個調解變項(獨變項) 那麼抽菸與運動就有了交互作用(interaction) 這樣的回歸模型如下:

體重 = 常數 + b運動 + b1抽菸與否+ bb運動*抽菸與否  (2)

如果抽菸與否沒有影響力(以0帶入公式) 那麼以上的模型就變成最初的模型(1) 那麼這就具有了"泛論"的特質 因為不管是抽菸運動者或是不抽菸運動者 只要有運動就能降體重

假如抽菸運動者的運動效果被抽菸給抵消了 那麼模型(2)就比模型(1)具備更佳的解釋 這就往"最佳等式"的理想更邁進了一步