Moderovaná mediace - Moderated mediation

Ve statistikách umírněnost a zprostředkování se mohou vyskytovat společně ve stejném modelu.[1] Moderovaná mediace, také známý jako podmíněné nepřímé účinky,[2] nastává, když se účinek léčby nezávislé proměnné A na výslednou proměnnou C prostřednictvím proměnné mediátoru B liší v závislosti na úrovních moderátorské proměnné D. Konkrétně buď účinek A na B, a / nebo účinek B na C záleží na úrovni D.

Langfred (2004) model

Langfred (2004) jako první poskytl komplexní zpracování otázky, jak pojímat moderovanou mediaci, klasifikovat různé typy modelů moderované mediace a vyvinout logiku a metodiku pro statistickou analýzu těchto modelů pomocí vícenásobné regrese.[3]

Protože neexistoval zavedený postup pro analýzu modelů s moderovanou mediaci, Langfred (2004) nejprve popisuje různé typy modelů moderované mediace, které by mohly existovat, a upozorňuje, že existují dvě primární formy moderované mediace. Typ 1, ve kterém moderátor pracuje na vztahu mezi nezávislou proměnnou a prostředníkem, a Typ 2, ve kterém moderátor pracuje na vztahu mezi prostředníkem a závislou proměnnou. Langfred přezkoumává stávající pohledy na moderovanou mediaci (James a Brett, 1984),[4] a konstatuje, že pro moderovanou mediaci typu 1 již existuje přijatý statistický přístup, jak dokazují Korsgaard, Brodt a Whitener (2002).[5] Moderování typu 2 je však statisticky obtížnější, proto Langfred hodnotí tři různé možné přístupy k analýze a nakonec jeden z nich doporučuje jako správnou techniku.

Koncepční diagram, který zobrazuje model podmíněného procesu, který kombinuje jednoduché zprostředkování se zmírněním nepřímého účinku A na mediátorovi B.
Moderovaná mediace

Langfred (2004) je často přehlížen, protože samotná akademická práce není o statistické metodologii. Spíše proto, že model v článku zahrnoval moderovanou mediaci, byla zahrnuta velmi velká příloha, ve které byly vyvinuty definice a postupy pro regresní analýzu.

Muller, Judd a Yzerbyt (2005)

Koncepční diagram představující moderování konkrétního nepřímého účinku v paralelním modelu více mediátorů
Koncepční diagram: Moderování přímých a nepřímých účinků

Muller, Judd a Yzerbyt (2005) poskytli další jasnost a definici moderované mediace.[1] Následující regresní rovnice jsou základem jejich modelu moderované mediace, kde A = nezávislá proměnná, C = proměnná výsledku, B = proměnná mediátoru a D = proměnná moderátora.

C = β40 + β41A + β42D + β43INZERÁT + ε4

Tato rovnice hodnotí zmírnění celkového účinku léčby A na C.

B = β50 + β51A + β52D + β53INZERÁT + ε5

Tato rovnice hodnotí zmírnění účinku léčby A na mediátor B.

C = β60 + β61A + β62D + β63INZERÁT + β64B + β65BD + ε6

Tato rovnice hodnotí zmírnění účinku mediátoru B na C a také zmírnění reziduálního účinku A na C.

Model pro podmíněné relativní nepřímé a přímé účinky

Tato základní rovnost existuje mezi těmito rovnicemi:

β43 – β63 = β64β53 + β65β51

Aby bylo možné moderovat zprostředkování, musí existovat celkový léčebný účinek A na výslednou proměnnou C (β41), který nezávisí na moderátorovi (β43 = 0). Kromě toho účinek léčby A na mediátor B závisí na moderátorovi (β53 ≠ 0) a / nebo účinek prostředníka B na výslednou proměnnou C závisí na moderátorovi (β65 ≠ 0).

Alespoň jeden z produktů na pravé straně výše uvedené rovnice se nesmí rovnat 0 (tj. Buď β53 ≠ 0 a β64 ≠ 0 nebo β65 ≠ 0 a β51 ≠ 0). Protože také neexistuje celkové zmírnění léčebného účinku A na výslednou proměnnou C (β43 = 0), to znamená, že β63 nemůže se rovnat 0. Jinými slovy, zbytkový přímý účinek A na výslednou proměnnou C, ovládající mediátora, je zmírněn.

Přírůstky Preacher, Rucker a Hayes (2007)

Koncepční diagram modelu moderovaného mediačního procesu, kde nezávislá proměnná (A) moderuje svůj vlastní nepřímý účinek na výslednou proměnnou (C) prostřednictvím mediátora (B) moderováním účinku B na C.
Koncepční diagram modelu moderovaného mediačního procesu, ve kterém jedna proměnná (D) moderuje vztah mezi nezávislou proměnnou (A) a proměnnou mediátoru (B) a druhá proměnná (E) moderuje vztah mezi proměnnou mediátoru (B) a výsledná proměnná (C).

Kromě tří způsobů navržených Mullerem a kolegy, u nichž může dojít ke zmírněné mediaci, Preacher, Rucker a Hayes (2007) navrhli, aby nezávislá proměnná A sama o sobě mohla zmírnit účinek prostředníka B na výslednou proměnnou C. navrhl, že moderátorská proměnná D mohla zmírnit účinek A na B, zatímco jiný moderátor E zmírnil účinek B na C.[2]

Rozdíly mezi moderovanou mediaci a zprostředkovanou moderací

Moderovaná mediace se spoléhá na stejné základní modely (uvedené výše) jako zprostředkované moderování. Hlavní rozdíl mezi těmito dvěma procesy spočívá v tom, zda existuje celkové zmírnění léčebného účinku A na výslednou proměnnou C. Pokud existuje, pak existuje zprostředkované moderování. Pokud neexistuje celkové moderování A na C, pak existuje moderovaná mediace.[1]

Testování moderované mediace

Aby bylo možné otestovat moderovanou mediaci, někteří doporučují prozkoumat řadu modelů, někdy nazývaných po částech, a podívat se na celkový vzorec výsledků.[1] Tento přístup je podobný Baronově a Kennyho metodě pro testování mediace analýzou řady tří regresí.[6] Tito vědci tvrdí, že jediný celkový test by nebyl dostatečný k analýze složitých procesů ve hře v moderované mediaci a nedovolil by člověku rozlišovat mezi moderovanou mediaci a zprostředkovanou moderací.

Bootstrapping byla také navržena jako metoda odhadu distribucí vzorkování moderovaného mediačního modelu za účelem generování intervalů spolehlivosti.[2] Výhodou této metody je, že se nevyžaduje, aby byly učiněny jakékoli předpoklady o tvaru distribuce vzorkování.

Koncepční diagram modelu podmíněného procesu s multikategorickým předchůdcem X se 3 kategoriemi.
Moderovaný model mediace s tříúrovňovou multikategorickou předcházející proměnnou

Preacher, Rucker a Hayes také diskutují o rozšíření jednoduché analýzy svahů pro moderovanou mediaci. V rámci tohoto přístupu je třeba zvolit omezený počet klíčových podmíněných hodnot moderátora, které budou zkoumány. K určení rozsahu významných podmíněných nepřímých účinků lze rovněž použít techniku ​​Johnson – Neyman.[2]

Preacher, Rucker a Hayes (2007) vytvořili makro SPSS, které poskytuje odhady bootstrappingu a výsledky Johnson – Neyman. Jejich makro je zastaralé vydáním PROCESS pro SPSS a SAS, popsaným v Úvod do mediace, umírněnosti a podmíněné analýzy procesů (Hayes, 2013)[7]

Viz také

Reference

  1. ^ A b C d Muller, D., Judd, C. M. a Yzerbyt, V. Y. (2005). Když je zprostředkování moderováno a zprostředkování je moderováno. Journal of Personality and Social Psychology, 89, 852–863.
  2. ^ A b C d Preacher, K. J., Rucker, D. D., & Hayes, A. F. (2007) Řešení moderovaných hypotéz mediace: Teorie, metody a recepty. Multivariační behaviorální výzkum, 42, 185–227.
  3. ^ Langfred, C. W. 2004. Příliš dobrá věc? Negativní účinky vysoké důvěry a samostatnosti v samosprávných týmech. Academy of Management Journal, 47: 385–399.
  4. ^ James, L. R., & Brett, J. M. 1984. Mediátoři, moderátoři a testy mediace. Journal of Applied Psychology, 69: 307–321.
  5. ^ Korsgaard, M. A., Brodt, S. E., & Whitener, E. M. 2002. Důvěra tváří v tvář konfliktu: Role manažerského důvěryhodného chování a organizačního kontextu. Journal of Applied Psychology, 87: 312–319.
  6. ^ Baron, R. M. a Kenny, D. A. (1986). Variabilní rozdíl moderátora a mediátora v sociálně psychologickém výzkumu: koncepční, strategické a statistické úvahy. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173–1182.
  7. ^ Hayes. A. F. 2013. Úvod do mediace, umírněnosti a analýzy podmíněných procesů: Regresní přístup. New York: The Guilford Press.

externí odkazy

  • [1] PROCESNÍ makro pro SPSS a SAS