Hayes PROCESS Model 34Koşullu aracılık (a: W,WZ,Z · b: V · c′: V,W)

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

İstatistiksel gösterim

Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.

Psikiyatri hemşireliği araştırmasından bir örnek

SPSS'te regresyonla kurulum

* Model 34: PROCESS 3.0 ve sonrası (5.0 dahil) model=34 kabul etmez; iki denklem elle kurulur.
* c_ ile başlayan yordayıcılar ortalamadan merkezlenmiş hâllerdir.
COMPUTE xw = c_saldiri * c_supervizyon.
COMPUTE xz = c_saldiri * c_deneyim.
COMPUTE wz = c_supervizyon * c_deneyim.
COMPUTE xwz = c_saldiri * c_supervizyon * c_deneyim.
COMPUTE xv = c_saldiri * c_ozsefkat.
COMPUTE mv = c_stres * c_ozsefkat.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT stres /METHOD=ENTER c_saldiri c_supervizyon c_deneyim xw xz wz /METHOD=ENTER xwz.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA /DEPENDENT ayrilma /METHOD=ENTER c_saldiri c_ozsefkat c_supervizyon xv xw c_stres mv.
* Katsayı çarpımı olan dolaylı etkinin bootstrap aralığı bu komutlarla üretilmez; lavaan ya da Mplus gerekir.

Model 34, PROCESS 2.x'in numaralı modelleri arasındaydı; 3.0 sürümüyle ikiden fazla düzenleyici içeren tüm modeller kaldırıldığı için 3.0 ve sonraki sürümlerde (güncel 5.0 dahil) /model=34 geçersiz model numarası hatası verir. Güncel sözdizimi yalnız /w= ve /z= tanıdığından diyagramdaki V'nin yeni sürümde bir karşılığı yoktur ve üç düzenleyicili yapı özel matrislerle de kurulamaz; özel model seçenekleri yalnız W, Z ve W·Z için matris kabul eder. Bu yüzden yukarıdaki sözdizimi sayfadaki iki denklemi SPSS REGRESSION ile doğrudan tahmin eder: ilk denklemin ikinci bloğu a₁–a₇ katsayılarını, ikinci denklem ise c′₁–c′₅ ile b₁ ve b₂'yi verir. Dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z)·(b₁ + b₂V) iki ayrı denklemin katsayılarının çarpımı olduğu için güven aralığı bu çıktılardan hesaplanamaz. Stres denkleminde üçlü çarpım ayrı bir blokta girildiğinden CHANGE seçeneği, a₇'nin tek başına eklediği R² artışını da yazdırır. Aynı iki denklem R'de lavaan ile kurulup seçilen süpervizyon, deneyim ve öz-şefkat değerlerindeki koşullu dolaylı etkiler := ile tanımlanır ve se = 'bootstrap' seçeneğiyle aralık alınır; Mplus'ta MODEL CONSTRAINT ve BOOTSTRAP komutları aynı işi görür.

Çıktıda nereye bakılır?

• Stres denkleminin “Coefficients” tablosunda ikinci modelin satırları: xwz satırındaki B (a₇), Std. Error, t, Sig. ve “95.0% Confidence Interval for B” sütunları. Birinci aşamadaki üçlü etkileşim kararı bu satıra dayanır; xw, xz ve wz satırları üçlü terim modeldeyken tek başına yorumlanmaz. Birinci modelin satırları xwz'siz denkleme aittir ve a katsayısı olarak raporlanmaz.
• Stres denkleminin “Model Summary” tablosu: ikinci satırdaki R Square Change ve Sig. F Change, xwz eklendiğinde açıklanan varyanstaki artışı gösterir. Tek serbestlik dereceli bu F testi, a₇'nin t testiyle aynı p değerini verir; ΔR² etki büyüklüğü olarak raporlanabilir.
• Ayrılma niyeti denkleminin “Coefficients” tablosu: mv satırı (b₂) ikinci aşamayı, xv (c′₄) ve xw (c′₅) satırları doğrudan yolu düzenler. Deneyim bu denklemde yalnız stres aracılığıyla etkilidir.
• lavaan çıktısında “Defined Parameters” bölümü: := ile tanımlanan her koşul kombinasyonu için koşullu dolaylı etki ve bootstrap güven aralığı. Mplus'ta aynı değerler MODEL CONSTRAINT altında tanımlanan yeni parametreler olarak raporlanır.

Komşu modellerden farkı

• Model 32: Birinci ve ikinci aşama aynıdır; doğrudan yolu yalnız V düzenler, W c′ yolunda yer almaz.
• Model 33: Doğrudan yol V'nin yanında W, Z ve W·Z ile de düzenlenir; c′ yolu birinci aşamanın tüm moderasyon yapısını tekrarlar.
• Model 27: Doğrudan yolu yalnız W düzenler; V yalnız ikinci aşamada kalır.
• Model 25: Birinci aşamadaki W·Z yapısı ve ikinci aşamadaki V aynıdır, ancak doğrudan yol koşulsuzdur.

Raporlama örneği

Hasta saldırganlığına maruz kalmanın işten ayrılma niyeti üzerindeki, ikincil travmatik stres üzerinden işleyen dolaylı etkisinin klinik süpervizyon, mesleki deneyim ve öz-şefkat düzeylerine göre değişip değişmediği, Hayes'in Model 34 yapısını izleyen iki regresyon denklemiyle incelenmiş; koşullu dolaylı etkilerin güven aralıkları [yazılım] ile [ ] bootstrap örneklemi üzerinden hesaplanmıştır. Birinci aşamada saldırganlık × süpervizyon × deneyim etkileşimi b = [ ], %95 GA [ , ], p = [ ] olarak bulunmuştur; ikinci aşamada stres × öz-şefkat etkileşimi b = [ ], p = [ ] olarak hesaplanmıştır. Koşullu dolaylı etki düşük süpervizyon, düşük deneyim ve düşük öz-şefkat koşulunda [ ] (%95 BootGA [ , ]), yüksek süpervizyon, düşük deneyim ve yüksek öz-şefkat koşulunda [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak elde edilmiştir.

Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.

Sık yapılan hatalar

• Güncel PROCESS'te /model=34 hata verince modeli sessizce Model 11 ya da 12 gibi iki düzenleyicili bir yapıya indirmek ve sonucu aynı hipotezin testi gibi raporlamak. V'nin çıkarılması ikinci aşamaya ilişkin kuramsal iddiayı sınanmamış bırakır.
• a₇ anlamlı değilken koşullu dolaylı etkileri süpervizyon ve deneyim kombinasyonlarına göre ayrıştırıp “süpervizyon yalnız yeni hemşirelerde koruyucu” sonucuna varmak.
• Regresyonları elle kurarken X·W·Z terimini ekleyip W·Z ya da X·Z gibi alt düzey terimleri modelden çıkarmak; bu durumda a₇ artık üçlü etkileşimi temsil etmez.
• Z'yi doğrudan yolun düzenleyicisi gibi yorumlamak. Model 34'te c′ yolu yalnız V ve W'ye koşulludur; deneyim yılı yalnız birinci aşamada etkilidir.
• Yöntem bölümüne “veriler PROCESS Model 34 ile analiz edilmiştir” yazmak. Güncel PROCESS bu modeli çalıştırmaz; okuyucu analizi tekrarlayamaz. Denklemlerin hangi yazılımla kurulduğu ve bootstrap'in nasıl yapıldığı açıkça belirtilmelidir.

Literatürden örnek

İlişkili modeller