Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 26Koşullu aracılık (a: W,WZ,Z · b: V · c′: W,WZ,Z)
Model 26'da W ve Z'nin üçlü etkileşimi hem X→M yolunu hem doğrudan yolu, V ise M→Y yolunu düzenler; üç moderatör içerdiğinden PROCESS 3 ve sonraki sürümlerde numaralı model olarak bulunmaz.
model=26 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 26, Model 12'nin üçlü etkileşim yapısını korur ve buna ikinci aşamada V'yi ekler. X·W·Z terimi iki denklemde birden yer alır: aracı denkleminde a₇, sonuç denkleminde c′₇ olarak. Böylece hem X'in M üzerindeki etkisi hem de M'den bağımsız kalan doğrudan etkisi W ve Z'nin birlikte belirlediği birer yüzeydir. V yalnız M→Y yolunu düzenler (b₃). Koşullu doğrudan etki c′₁ + c′₄W + c′₅Z + c′₇W·Z, koşullu dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z)·(b₁ + b₃V) ifadesiyle hesaplanır.
Bu model, aracılık mekanizmasının dışındaki ilişkinin de aynı iki düzenleyiciye aynı karmaşıklıkta bağlı olduğu iddiasını taşır. Model 25 doğrudan yolu sabit tutar, Model 27 ona yalnız W'yi bağlar; Model 26'yı seçmek için c′'nin W·Z'ye göre değiştiğine dair ayrı bir kuramsal gerekçe gerekir. Sonuç denklemi on yordayıcıya ulaşır, bu yüzden çoklu bağlantı ve güç kaybı ciddi bir konudur. Model üç moderatör içerdiği için PROCESS 3 ve sonraki sürümlerin model listesinde yer almaz.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃Z + a₄(X·W) + a₅(X·Z) + a₆W·Z + a₇(X·W·Z)
Y = i + c′₁X + c′₂W + c′₃Z + c′₄(X·W) + c′₅(X·Z) + c′₆W·Z + c′₇(X·W·Z) + b₁M + b₂V + b₃(M·V)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z) · (b₁ + b₃V)
Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₄W + c′₅Z + c′₇W·Z
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Özel eğitim araştırmasından bir örnek
Otizm spektrum bozukluğu tanılı okul öncesi çocukların ebeveynlerine yönelik bir evde uygulama programında, ebeveynin eğitim oturumlarına katılım oranının (X) çocuğun işlevsel iletişim girişimi sıklığını (Y) artırması bekleniyor. Önerilen mekanizma ebeveynin uygulama doğruluğudur (M): oturumlara daha çok katılan ebeveyn öğretilen stratejileri evde daha doğru uyguluyor. Katılımın doğruluğa dönüşmesi ebeveynin eğitim düzeyine (W) bağlı ve bu bağımlılık ebeveyn stresinin (Z) yüksek olduğu ailelerde farklı bir görünüm alabiliyor.
Araştırmacı, katılımın çocuk üzerindeki doğrudan ilişkisinin de, örneğin oturumlarda çocukla yapılan etkinlikler yoluyla, aynı eğitim × stres bileşimine bağlı olduğunu düşünüyor. İkinci aşamada çocuğun programa başlangıçtaki ifade edici dil düzeyi (V) ele alınıyor: aynı uygulama doğruluğu, dil düzeyi daha yüksek çocuklarda iletişim girişimine daha kolay dönüşebilir. Küçük örneklemli özel eğitim çalışmalarında bu kadar çok etkileşim terimini tahmin etmenin güç maliyeti ayrıca tartışılmalıdır.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 26 PROCESS 3 ve sonrasında yok: denklemler ayrı kurulur.
COMPUTE kat_egt = katilim_c * egitim_c.
COMPUTE kat_str = katilim_c * stres_c.
COMPUTE egt_str = egitim_c * stres_c.
COMPUTE kat_egt_str = katilim_c * egitim_c * stres_c.
COMPUTE dog_dil = dogruluk_c * dil_c.
REGRESSION /DEPENDENT dogruluk /METHOD=ENTER katilim_c egitim_c stres_c kat_egt kat_str egt_str kat_egt_str.
REGRESSION /DEPENDENT iletisim /METHOD=ENTER katilim_c egitim_c stres_c kat_egt kat_str egt_str kat_egt_str dogruluk_c dil_c dog_dil.PROCESS 5.0 kaynak kodundaki geçerli model listesinde 26 numarası kapalıdır; bu yapı yalnız 2.x sürümlerinde hazır şablon olarak sunuluyordu. _c ile biten değişkenler önceden ortalamadan çıkarılmıştır ve çarpımlar bu merkezlenmiş sürümlerden üretilir. İki denklemin ilk yedi yordayıcısı aynıdır: üçlü etkileşim bloğu hem aracıya hem sonuca girer. Diyagramdaki V, güncel PROCESS'te girilebilecek bir seçenek değildir; sürüm 3'ten bu yana komut yalnız /w= ve /z= kabul eder ve ikiden fazla moderatörlü numaralı modeller kaldırılmıştır. REGRESSION çıktısı a₇, c′₇ ve b₃ katsayılarını verir. Koşullu dolaylı etkilerin bootstrap aralıkları için aynı iki denklem lavaan'da yazılır ve (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z)·(b₁ + b₃V) seçilen değerlerde := ile tanımlanır. Koşullu doğrudan etki c′₁ + c′₄W + c′₅Z + c′₇W·Z de aynı yolla tanımlanabilir.
Çıktıda nereye bakılır?
- Birinci denklemin “Coefficients” tablosunda kat_egt_str satırı (a₇): katılımın uygulama doğruluğuna etkisinde eğitim × stres etkileşiminin testi.
- İkinci denklemde aynı adı taşıyan kat_egt_str satırı bu kez c′₇'dir, yani doğrudan yolun üçlü etkileşimi. İki tablodaki aynı değişken adı farklı yolları gösterir.
- İkinci denklemde dog_dil (b₃) ve dogruluk_c (b₁) satırları: doğruluğun iletişime etkisinin dil düzeyine göre değişimi ve ortalama dil düzeyindeki b-yolu.
- lavaan'da tanımlı parametre satırları: eğitim, stres ve dil düzeyinin seçilen bileşimlerinde koşullu dolaylı etki; eğitim ve stres bileşimlerinde koşullu doğrudan etki. Her biri için est, ci.lower ve ci.upper sütunlarına bakılır.
Komşu modellerden farkı
- Model 12: Üçlü etkileşim yine a-yolunda ve doğrudan yoldadır, fakat ikinci aşama koşulsuzdur; güncel PROCESS'te hazır modeldir.
- Model 25: Birinci aşama ve V aynıdır; doğrudan yol koşulsuzdur.
- Model 27: c′ yalnız W'ye bağlıdır; X·Z ve X·W·Z terimleri Y denklemine girmez.
- Model 33: Doğrudan yol W, Z ve W·Z'nin yanında V ile de koşullanır.
Raporlama örneği
Ebeveyn katılımının çocukların işlevsel iletişim girişimleri üzerindeki etkisinde uygulama doğruluğunun aracılığı, Hayes'in PROCESS 2 numaralandırmasındaki Model 26'ya karşılık gelen iki denklemli yapıyla incelenmiştir. Katılım × eğitim × stres etkileşimi aracı denkleminde (a₇ = [ ], %95 GA [ , ]) ve sonuç denkleminde (c′₇ = [ ], %95 GA [ , ]) ayrı ayrı raporlanmış; doğruluk × dil düzeyi etkileşimi b₃ = [ ], %95 GA [ , ] olarak bulunmuştur. Koşullu dolaylı ve doğrudan etkiler [ ] bootstrap örneklemiyle, eğitim, stres ve dil düzeyinin 16., 50. ve 84. yüzdelik bileşimlerinde hesaplanmıştır; örneğin düşük eğitim, yüksek stres ve düşük dil düzeyinde dolaylı etki [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak bulunmuştur.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- Üçlü etkileşimi yalnız aracı denklemine koyup sonuç denklemini Model 25 gibi kurmak. Bu durumda c′'nin W·Z'ye göre değiştiği hipotezi hiç sınanmamış olur.
- Sonuç denkleminde W·Z alt terimini unutmak. Doğrudan yoldaki X·W·Z katsayısı da W, Z, X·W, X·Z ve W·Z modeldeyken yorumlanabilir.
- Küçük bir klinik örneklemde on yordayıcılı sonuç denklemi kurup anlamsız etkileşimleri etkinin yokluğuna kanıt saymak; bu model için güç değerlendirmesi ayrıca yapılmalıdır.
- Makalede modeli “PROCESS Model 26 ile test ettik” biçiminde sunmak. Güncel sürümler bu numarayı reddettiği için böyle bir cümle yeniden üretilemeyen bir analiz izlenimi verir; tahminde kullanılan araç adıyla yazılmalı, Model 26 numarası PROCESS 2 şablonuna atıf olarak kalmalıdır.
Literatürden örnek
Bu model için yöntemi ve kalıcı bağlantısı birlikte doğrulanmış açık erişim yayın örneği henüz eklenmedi. Bu durum modelin kullanılmadığı anlamına gelmez; yalnızca doğrulanmış örnek kapsamını gösterir.
Mod İstatistik bu aşamada size katkı sağlar
Literatürdeki örnek çalışma modelin mantığını gösterir; kendi verinizde doğru Hayes modelini seçmek için hipotez, değişken rolleri, örneklem yapısı ve raporlama beklentisi birlikte değerlendirilmelidir.