Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 32Koşullu aracılık (a: W,WZ,Z · b: V · c′: V)
Model 32'de X→M yolu W ve Z'nin üçlü etkileşimiyle, M→Y yolu ve doğrudan yol ise V ile düzenlenir; üç moderatörlü olduğu için PROCESS 3 ve sonraki sürümlerde numaralı model olarak yoktur.
model=32 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 32'de iş bölümü nettir: W ve Z birinci aşamaya, V sonuç denklemine aittir. Aracı denklemi X·W·Z terimini (a₇) ve tüm alt terimlerini içerir; X'in M üzerindeki etkisinin W'ye göre değişimi Z'ye bağlıdır. Sonuç denkleminde W ve Z yer almaz; V, M·V (b₂) ile aracının etkisini, X·V (c′₃) ile doğrudan etkiyi düzenler. Koşullu dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z)·(b₁ + b₂V), koşullu doğrudan etki c′₁ + c′₃V'dir.
Model 25 ile aynı birinci aşamayı paylaşır; farkı V'nin doğrudan yolu da düzenlemesidir. Model 30'dan ayrıldığı nokta ise birinci aşamanın toplamsal değil etkileşimli olmasıdır. Model 11'deki moderasyonlu moderasyonlu aracılık indeksi (a₇·b₁) burada sabit kalmaz, çünkü ikinci aşama V'ye bağlıdır ve karşılık gelen nicelik a₇·(b₁ + b₂V) olur. Üçlü etkileşimin güvenilir tahmini geniş örneklem ister. Model üç moderatörlü olduğundan PROCESS 4 ve 5'te numarasıyla bulunmaz.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃Z + a₄(X·W) + a₅(X·Z) + a₆W·Z + a₇(X·W·Z)
Y = i + c′₁X + c′₂V + c′₃(X·V) + b₁M + b₂(M·V)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z) · (b₁ + b₂V)
Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₃V
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Gelişim psikolojisi araştırmasından bir örnek
Dört–altı yaş arası çocuklarla yürütülen bir çalışmada, ebeveyn sıcaklığının (X) çocuğun akran ilişkilerindeki sosyal yeterliğini (Y) yordadığı ve bu ilişkinin bir bölümünün duygu düzenleme becerisi (M) üzerinden geçtiği düşünülüyor. Ebeveyn sıcaklığının duygu düzenlemeye katkısı çocuğun olumsuz duygusallık mizacına (W) bağlı; mizaca bağlı bu duyarlılığın da yaşla (Z, ay olarak) değiştiği öngörülüyor. Olumsuz duygusallığı yüksek küçük çocuklar sıcak ebeveynlikten daha fazla yararlanabilir ve bu fark yaş ilerledikçe kapanabilir.
İkinci aşamada öğretmen–çocuk ilişkisinin yakınlığı (V) yer alıyor. Duygularını düzenleyebilen bir çocuğun bunu akran ilişkisine yansıtması, sınıfta destekleyici bir öğretmen ilişkisi olduğunda daha kolay olabilir. Araştırmacı, ebeveyn sıcaklığının sosyal yeterlikle duygu düzenleme dışındaki ilişkisinin de öğretmen yakınlığına göre değişeceğini düşünüyor; mizaç ve yaşın doğrudan yola dair bir öngörüsü yok.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 32 PROCESS 3 ve sonrasında yok: denklemler ayrı kurulur.
COMPUTE sic_miz = sicak_c * mizac_c.
COMPUTE sic_yas = sicak_c * yas_c.
COMPUTE miz_yas = mizac_c * yas_c.
COMPUTE sic_miz_yas = sicak_c * mizac_c * yas_c.
COMPUTE sic_ogr = sicak_c * ogretmen_c.
COMPUTE duz_ogr = duygudz_c * ogretmen_c.
REGRESSION /DEPENDENT duygudz /METHOD=ENTER sicak_c mizac_c yas_c sic_miz sic_yas miz_yas sic_miz_yas.
REGRESSION /DEPENDENT sosyal /METHOD=ENTER sicak_c ogretmen_c sic_ogr duygudz_c duz_ogr.Hayes'in 2.x kataloğundaki Model 32, PROCESS 4 ve 5'in geçerli modelleri arasında değildir. Diyagramdaki V, güncel PROCESS komutunda girilemez: sürüm 3'ten itibaren yalnız /w= ve /z= vardır ve ikiden fazla moderatörlü numaralı modeller kaldırılmıştır. Yaş gibi geniş aralıklı bir değişkeni merkezlemek üçlü etkileşimin alt terimlerini yorumlanabilir kılar; a₄ bu durumda mizacın ortalama yaştaki düzenleyici etkisidir. REGRESSION katsayıları verir. Koşullu dolaylı etkilerin bootstrap aralıkları için denklemler lavaan'da yazılır ve (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z)·(b₁ + b₂V) seçilen mizaç, yaş ve öğretmen yakınlığı değerlerinde := ile tanımlanır.
Çıktıda nereye bakılır?
- Duygu düzenleme denkleminde sic_miz_yas satırı (a₇): ebeveyn sıcaklığı × mizaç etkileşiminin yaşa göre değişip değişmediği.
- Aynı tabloda sic_miz (a₄) ve sic_yas (a₅): üçlü terim modeldeyken koşullu katsayılardır; merkezleme sayesinde a₄ ortalama yaştaki, a₅ ortalama mizaçtaki değeri gösterir.
- Sosyal yeterlik denkleminde duz_ogr (b₂) ve sic_ogr (c′₃): öğretmen yakınlığının ikinci aşamayı ve doğrudan yolu düzenleme derecesi.
- lavaan tanımlı parametreleri: mizaç, yaş ve öğretmen yakınlığı bileşimlerinde koşullu dolaylı etkiler ile öğretmen yakınlığı düzeylerinde koşullu doğrudan etki, bootstrap aralıklarıyla.
Komşu modellerden farkı
- Model 25: Birinci aşama aynıdır, V yalnız ikinci aşamayı düzenler; doğrudan yol koşulsuzdur.
- Model 30: Birinci aşamada W ve Z toplamsaldır, X·W·Z terimi yoktur.
- Model 33: Doğrudan yol V'nin yanında W, Z ve W·Z ile de koşullanır.
- Model 11: Üçlü etkileşim yine X→M yolundadır ama V yoktur; PROCESS 5.0'da model=11 ile doğrudan tahmin edilir.
Raporlama örneği
Ebeveyn sıcaklığının akran ilişkilerindeki sosyal yeterlik üzerindeki etkisinde duygu düzenlemenin aracılığı, Hayes'in PROCESS 2 numaralandırmasındaki Model 32'ye karşılık gelen iki denklemli yapıyla incelenmiştir. Ebeveyn sıcaklığı × mizaç × yaş etkileşimi (a₇ = [ ], %95 GA [ , ]), duygu düzenleme × öğretmen yakınlığı (b₂ = [ ], %95 GA [ , ]) ve ebeveyn sıcaklığı × öğretmen yakınlığı (c′₃ = [ ], %95 GA [ , ]) etkileşimleri raporlanmıştır. [ ] bootstrap örneklemiyle hesaplanan koşullu dolaylı etki, yüksek olumsuz duygusallık, düşük yaş ve yüksek öğretmen yakınlığında [ ] (%95 BootGA [ , ]), düşük olumsuz duygusallık, yüksek yaş ve düşük öğretmen yakınlığında [ ] (%95 BootGA [ , ]) bulunmuştur.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- Yaşı gruplara bölüp (örneğin dört ve altı yaş) her grupta ayrı bir Model 28 kurmak. Üçlü etkileşim tek modelde X·W·Z terimiyle sınanmalıdır.
- Mizaç ve yaşı sonuç denklemine de eklemek. Model 32'de bu terimler Y denkleminde yoktur ve eklenmeleri modeli değiştirir.
- a₇ anlamsızken a₄'ü mizacın genel bir düzenleyici etkisi gibi yazmak; a₄ yalnız Z'nin merkezlenmiş sıfır noktasındaki, yani ortalama yaştaki koşullu etkidir.
- “Model 32, PROCESS makrosuyla analiz edilmiştir” cümlesini yöntem bölümüne koymak. Makronun güncel sürümleri bu modeli kabul etmez; doğru anlatım REGRESSION ve lavaan adımlarını vermek, yapının Hayes'in eski numaralandırmasındaki Model 32'ye karşılık geldiğini eklemektir.
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.