Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 35Koşullu aracılık (a: W · b: Q,V)
Model 35'te W yalnız X→M yolunu, Q ve V ise birbirinden bağımsız biçimde M→Y yolunu düzenler; doğrudan yol koşulsuz kalır ve dolaylı etki üç düzenleyiciye birlikte bağlıdır.
model=35 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 35, Model 21'in ikinci aşamasına bir düzenleyici daha ekler. M denklemi a₁X + a₂W + a₃(X·W) biçimindedir; Y denkleminde ise M·Q (b₄) ve M·V (b₅) terimleri yan yana girer. Q ile V arasında çarpım terimi yoktur: her biri M→Y eğimini kendi başına kaydırır ve iki kayma toplanır. Dolaylı etki bu nedenle (a₁ + a₃W)·(b₁ + b₄Q + b₅V) olarak yazılır.
Bu yapının pratik sonucu, dolaylı etkinin tek bir düzenleyicinin doğrusal fonksiyonu olmamasıdır. W sabit tutulduğunda dolaylı etki Q ve V'ye göre doğrusal değişir (V'ye göre eğimi (a₁ + a₃W)·b₅'tir); W de değiştiğinde ise W·Q ve W·V çarpımları devreye girer. Dolayısıyla Hayes'in tek sayılık moderasyonlu aracılık indeksi burada sabit bir değer olarak tanımlanmaz, çıkarım koşullu dolaylı etkiler üzerinden yapılır. Doğrudan yolun koşulsuz olması Model 35'i Model 36 ve 40'tan ayırır. Üç düzenleyici içerdiği için PROCESS 3.0'dan itibaren, güncel 5.0 sürümü dahil, hazır modeller arasında yer almaz.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃(X·W)
Y = i + c′X + b₁M + b₂Q + b₃V + b₄(M·Q) + b₅(M·V)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₃W) · (b₁ + b₄Q + b₅V)
Doğrudan etki: c′
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Muhasebe ve denetim araştırmasından bir örnek
Bağımsız denetim firmalarında çalışan denetçilerle yürütülen bir çalışmada zaman bütçesi baskısının (X), denetim kalitesini azaltan davranışlar (M; örneğin örneklemi gerekçesiz küçültmek ya da bir prosedürü tamamlamadan onaylamak) üzerinden mesleki yargı kalitesini (Y) düşürdüğü öngörülüyor. Yargı kalitesi, katılımcıların bir vaka üzerinde yaptığı risk değerlendirmesinin uzman panelinin değerlendirmesiyle uyumuna göre puanlanıyor.
Araştırmacının üç ayrı koşul beklentisi var. Mesleki şüphecilik (W), baskı altında kestirme davranışlara başvurma eğilimini azaltabilir; bu, birinci aşamaya ait bir iddiadır. Kestirme davranışların yargı kalitesine yansıması ise iki ayrı etkene bağlı görülüyor: ekip içi gözden geçirme yoğunluğu (Q) hataları sonradan yakalayabilir, denetim deneyimi (V) ise eksik kanıtla da makul sonuca ulaşmayı kolaylaştırabilir. İki etkenin birbirinin etkisini değiştirdiğine dair bir gerekçe olmadığı ve baskının yargı kalitesiyle doğrudan ilişkisi için koşul öngörülmediği için uygun yapı Model 35'tir.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 35 güncel PROCESS'te (3.0 ve sonrası) tanımlı değildir; denklemler ayrı ayrı yazılır.
* Merkezlenmiş yordayıcılar c_ önekini taşır.
COMPUTE xw = c_baski * c_supheci.
COMPUTE mq = c_kestirme * c_gozden.
COMPUTE mv = c_kestirme * c_deneyim.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA /DEPENDENT kestirme /METHOD=ENTER c_baski c_supheci xw.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA /DEPENDENT yargi /METHOD=ENTER c_baski c_kestirme c_gozden c_deneyim mq mv.
* Dolaylı etki iki denklemin katsayılarından oluşur; aralığını lavaan ya da Mplus bootstrap'iyle alın.Model 35 yalnız PROCESS 2.x'in numaralı listesinde vardı. 3.0 sürümüyle ikiden fazla düzenleyici içeren modeller kaldırıldı; güncel 5.0 sürümünde de /model=35 tanımlı değildir ve diyagramdaki Q ile V, yalnız /w= ve /z= kabul eden bu sürümde birlikte eşlenemez. Bu nedenle sözdizimi modeli iki OLS denklemi olarak kurar: kestirme davranış denklemi a₁, a₂ ve a₃'ü, yargı kalitesi denklemi c′, b₁ ve b₄, b₅ etkileşimlerini verir. Koşullu dolaylı etki (a₁ + a₃W)·(b₁ + b₄Q + b₅V) farklı denklemlerden gelen katsayıların çarpımıdır ve örnekleme dağılımı genellikle simetrik değildir; bu yüzden güven aralığı bootstrap ile alınmalıdır. R'de lavaan ile iki denklem tek modelde tahmin edilir, seçilen şüphecilik, gözden geçirme ve deneyim değerleri için koşullu dolaylı etkiler := ile tanımlanır ve se = 'bootstrap' ile aralık hesaplanır. Mplus kullanılıyorsa MODEL CONSTRAINT bölümü ve ANALYSIS altında BOOTSTRAP aynı amaca hizmet eder.
Çıktıda nereye bakılır?
- Kestirme davranış denkleminin “Coefficients” tablosu: xw satırının B değeri (a₃), Sig. ve “95.0% Confidence Interval for B”. Birinci aşama moderasyonunun kanıtı bu satırdır.
- Yargı kalitesi denkleminin “Coefficients” tablosu: mq (b₄) ve mv (b₅) satırları. İki çarpımın ayrı satırlarda olması, Q ve V'nin birbirinden bağımsız düzenleyici olduğunu yansıtır; M·Q·V terimi bu modelde kurulmaz.
- Aynı tablodaki c_baski satırı: koşulsuz doğrudan etki (c′). Doğrudan yol düzenlenmediği için tek bir değer olarak raporlanır.
- lavaan “Defined Parameters” bölümü: her şüphecilik–gözden geçirme–deneyim kombinasyonu için koşullu dolaylı etki ve bootstrap aralığı. Her düzenleyici için üç değer seçilirse 27 kombinasyon oluşur; raporda kuramsal olarak anlamlı birkaçı öne çıkarılır.
Komşu modellerden farkı
- Model 21: İkinci aşamayı yalnız V düzenler; Q yoktur. İki düzenleyicili olduğu için PROCESS 3.0 ve sonrasında (5.0 dahil) hazır model olarak bulunur (b-yolu düzenleyicisi orada Z adını alır).
- Model 36: Q ve V doğrudan yolu da düzenler; c′ koşullu hâle gelir.
- Model 37: Q ile V'nin etkileşimi (M·V·Q) eklenir; V'nin ikinci aşamadaki rolü Q'ya bağlıdır.
- Model 40: W, birinci aşamaya ek olarak doğrudan yolu da düzenler.
Raporlama örneği
Zaman bütçesi baskısının mesleki yargı kalitesi üzerindeki, denetim kalitesini azaltan davranışlar üzerinden işleyen dolaylı etkisinin mesleki şüphecilik, ekip içi gözden geçirme yoğunluğu ve denetim deneyimine göre koşullu olup olmadığı, Model 35'in iki denklemine karşılık gelen OLS regresyonlarıyla incelenmiş; koşullu dolaylı etkiler [yazılım] ile [ ] bootstrap örneklemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Baskı × şüphecilik etkileşimi b = [ ], %95 GA [ , ], p = [ ]; kestirme davranış × gözden geçirme etkileşimi b = [ ], p = [ ]; kestirme davranış × deneyim etkileşimi b = [ ], p = [ ] olarak bulunmuştur. Dolaylı etki düşük şüphecilik, düşük gözden geçirme ve düşük deneyim koşulunda [ ] (%95 BootGA [ , ]), yüksek şüphecilik, yüksek gözden geçirme ve yüksek deneyim koşulunda [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak hesaplanmıştır.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- Q ve V'yi tek bir “koruyucu etkenler” bileşik puanında birleştirip Model 21 ile analiz etmek. Bu, iki düzenleyicinin ayrı katkısını (b₄ ve b₅) görünmez kılar.
- Ekip içi gözden geçirme ile deneyimin birbirinin etkisini değiştirdiği iddia edildiği hâlde Model 35'i seçmek; böyle bir iddia M·V·Q terimini, yani Model 37'yi gerektirir.
- a₃, b₄ ve b₅'in tek tek anlamlılığını dolaylı etkinin koşullu olduğunun kanıtı saymak. Dolaylı etkinin koşullara göre nasıl değiştiği, koşullu dolaylı etkilerin büyüklükleri ve bootstrap aralıkları birlikte incelenerek değerlendirilir.
- Güncel PROCESS'te çıktı alabilmek için V'yi cov= listesine eklemek. Kovaryatlar yalnız ana etki olarak modele girer; kestirme × deneyim etkileşimi bu durumda hiç tahmin edilmez.
- Yöntem bölümünde “PROCESS Model 35 ile analiz edilmiştir” ifadesini kullanmak. PROCESS'in güncel sürümleri bu numarayı çalıştırmaz; hakem ve okuyucu için analizin gerçekte hangi araçla ve kaç bootstrap örneklemiyle yapıldığı yazılmalıdır.
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.