Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 33Koşullu aracılık (a: W,WZ,Z · b: V · c′: V,W,WZ,Z)
Model 33'te X→M yolu ve doğrudan yol W ve Z'nin üçlü etkileşimiyle, M→Y yolu ve doğrudan yol ayrıca V ile düzenlenir; üç moderatörlü olduğundan PROCESS 3 ve sonraki sürümlerde bulunmaz.
model=33 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 33, birinci aşamadaki üçlü etkileşimi doğrudan yola da taşır ve buna V'yi ekler. Aracı denklemi Model 26 ve 32'deki gibidir (a₇, X·W·Z). Sonuç denklemi on bir yordayıcı içerir: X, V, W, Z, X·V, X·W, X·Z, W·Z, X·W·Z, M ve M·V. Koşullu doğrudan etki c′₁ + c′₅V + c′₆W + c′₇Z + c′₉W·Z, koşullu dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z)·(b₁ + b₂V) ifadesidir. Doğrudan yolda V, W ve Z ile etkileşmez; X·V terimi toplamsal olarak eklenir.
Model 26'dan farkı doğrudan yolun V'ye de bağlı olması, Model 32'den farkı ise doğrudan yolun W ve Z'nin üçlü etkileşimini taşımasıdır. Bu, araştırmacının mekanizma dışındaki ilişki için de birinci aşama kadar ayrıntılı bir koşullu kuram ileri sürdüğü anlamına gelir. Kuram bu kadar ayrıntılı değilse terim sayısı tahminleri gereksiz yere oynaklaştırır ve daha yalın bir komşu model tercih edilmelidir. Üç moderatörlü olduğundan PROCESS 3 ve sonraki sürümler bu modeli numarasıyla sunmaz.
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′₃W + c′₄Z + c′₅(X·V) + c′₆(X·W) + c′₇(X·Z) + c′₈W·Z + c′₉(X·W·Z) + b₁M + b₂(M·V)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z) · (b₁ + b₂V)
Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₅V + c′₆W + c′₇Z + c′₉W·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.
İş sağlığı ve güvenliği araştırmasından bir örnek
İmalat sektöründeki üretim hattı çalışanlarıyla yürütülen bir çalışmada, algılanan güvenlik ikliminin (X) son altı ayda yaşanan iş kazası ve ramak kala olay sayısını (Y) azalttığı düşünülüyor. Mekanizma güvenlik kurallarına uyumdur (M). İklimin uyuma dönüşmesi çalışanın algıladığı üretim baskısına (W) bağlı; bu bağımlılığın kıdemle (Z) değiştiği öngörülüyor: üretim baskısı, yeni çalışanlarda iklimin etkisini daha çok aşındırabilir.
Kazalar yalnız davranışla açıklanmadığı için ikinci aşamada makine ve ekipmanın yaşı (V) ele alınıyor: eski ekipmanla çalışan birinde kurallara uyum kaza riskini daha az düşürebilir. Araştırmacı, güvenlik ikliminin uyumdan bağımsız etkisinin, örneğin bakım ve denetim uygulamaları yoluyla gelen etkisinin, hem üretim baskısı × kıdem bileşimine hem ekipman yaşına bağlı olduğunu öne sürüyor. Sayım niteliğindeki kaza değişkeninin OLS ile modellenmesinin sınırlılıkları da ayrıca değerlendirilmelidir.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 33 PROCESS 3 ve sonrasında yok: denklemler ayrı kurulur.
COMPUTE ikl_bas = iklim_c * baski_c.
COMPUTE ikl_kid = iklim_c * kidem_c.
COMPUTE bas_kid = baski_c * kidem_c.
COMPUTE ikl_bas_kid = iklim_c * baski_c * kidem_c.
COMPUTE ikl_ekp = iklim_c * ekipman_c.
COMPUTE uyum_ekp = uyum_c * ekipman_c.
REGRESSION /DEPENDENT uyum /METHOD=ENTER iklim_c baski_c kidem_c ikl_bas ikl_kid bas_kid ikl_bas_kid.
REGRESSION /DEPENDENT kaza /METHOD=ENTER iklim_c ekipman_c baski_c kidem_c ikl_ekp ikl_bas ikl_kid bas_kid ikl_bas_kid uyum_c uyum_ekp.Model 33 de 23–27 ve 30–57 aralığındaki diğer üç moderatörlü şablonlar gibi PROCESS 3 ile birlikte kaldırılmıştır. Merkezleme (_c), kıdem gibi sıfır noktası anlamsız değişkenlerde alt terimlerin yorumunu mümkün kılar. PROCESS 4 ve 5'te diyagramdaki V'ye karşılık gelen bir seçenek yoktur; sürüm 3'ten bu yana yalnız /w= ve /z= kullanılabilir ve ikiden fazla moderatörlü numaralı modeller kaldırılmıştır. İkinci REGRESSION, birinci denklemin yedi yordayıcısını aynen tekrarlar ve bunlara ekipman yaşı, iklim × ekipman, uyum ve uyum × ekipman terimlerini ekler. Katsayılar bu yolla alınır. Koşullu dolaylı ve doğrudan etkilerin bootstrap aralıkları için denklemler lavaan'da kurulur ve iki koşullu etki ifadesi seçilen baskı, kıdem ve ekipman yaşı değerlerinde := ile tanımlanır.
Çıktıda nereye bakılır?
- Uyum denkleminde ikl_bas_kid satırı (a₇): güvenlik ikliminin uyuma etkisinin üretim baskısına göre değişiminin kıdeme bağlılığı.
- Kaza denkleminde aynı adlı ikl_bas_kid satırı (c′₉): doğrudan yoldaki üçlü etkileşim. ikl_ekp satırı (c′₅) doğrudan yolun ekipman yaşına göre değişimidir.
- Kaza denkleminde uyum_ekp satırı (b₂): uyumun kaza sayısı üzerindeki etkisinin ekipman yaşına göre değişimi.
- lavaan çıktısında tanımlı nicelikler: baskı, kıdem ve ekipman yaşı bileşimlerinde koşullu dolaylı ve koşullu doğrudan etkiler. Aynı bileşimde iki etkiyi yan yana okumak, iklimin hangi koşulda uyum üzerinden, hangisinde başka yollarla etkili olduğunu gösterir.
Komşu modellerden farkı
- Model 26: Birinci aşama ve doğrudan yoldaki üçlü etkileşim aynıdır; V yalnız ikinci aşamayı düzenler, doğrudan yola girmez.
- Model 32: c′ yalnız V'ye bağlıdır; W, Z ve W·Z sonuç denklemine girmez.
- Model 31: Birinci aşama ve doğrudan yolda W ile Z toplamsaldır; X·W·Z terimi yoktur.
- Model 12: Üçlü etkileşim a-yolunda ve doğrudan yoldadır, V yoktur; PROCESS'te numarasıyla çalıştırılabilir.
Raporlama örneği
Güvenlik ikliminin iş kazası ve ramak kala olay sayısı üzerindeki etkisinde kurallara uyumun aracılığı, Hayes'in PROCESS 2 numaralandırmasındaki Model 33'e karşılık gelen iki denklemli yapıyla incelenmiştir. İklim × üretim baskısı × kıdem etkileşimi aracı denkleminde (a₇ = [ ], %95 GA [ , ]) ve sonuç denkleminde (c′₉ = [ ], %95 GA [ , ]) raporlanmış; uyum × ekipman yaşı etkileşimi b₂ = [ ], %95 GA [ , ], iklim × ekipman yaşı etkileşimi c′₅ = [ ], %95 GA [ , ] olarak bulunmuştur. [ ] bootstrap örneklemiyle hesaplanan koşullu dolaylı etki, yüksek üretim baskısı, düşük kıdem ve yüksek ekipman yaşında [ ] (%95 BootGA [ , ]); aynı bileşimde koşullu doğrudan etki [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak hesaplanmıştır.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- Sonuç denkleminde W·Z alt terimini atlamak. Doğrudan yoldaki X·W·Z katsayısı ancak tüm alt terimlerle birlikte yorumlanabilir.
- Doğrudan yola X·V·W veya X·V·Z gibi kuramda yer almayan çarpımlar eklemek; Model 33'te V doğrudan yola yalnız X·V terimiyle girer.
- On bir yordayıcılı sonuç denklemini sınırlı bir örneklemde kurup anlamsız etkileşimleri koşulların önemsiz olduğuna kanıt saymak.
- Model 33'ü PROCESS'in artık dağıtılmayan 2.x sürümüyle çalıştırıp sürümü belirtmemek ya da analizin güncel PROCESS'le yapıldığını ima etmek. Eski sürüm kullanıldıysa sürüm numarası yazılmalı; denklemler başka araçla kurulduysa o araç adıyla anılmalıdır.
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.