Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 36Koşullu aracılık (a: W · b: Q,V · c′: Q,V)
Model 36, birinci aşamayı W ile düzenler; Q ve V ise hem M→Y yolunu hem de X→Y doğrudan yolunu ayrı ayrı düzenler, böylece dolaylı ve doğrudan etki aynı ikinci aşama koşullarına bağlanır.
model=36 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 36'da Y denklemi kalabalıktır: X ve M'nin her biri Q ve V ile ayrı ayrı çarpılır (c′₄, c′₅, b₂, b₃). Bu, Q ile V'nin sonucun üretildiği aşamada hem aracı üzerinden gelen etkiyi hem de X'in aracıdan bağımsız kalan etkisini düzenlediği varsayımıdır. M denklemi ise yalnız W'yi içerir; birinci aşama Model 7'deki gibi tek bir X·W terimiyle (a₃) kurulur.
Komşularla karşılaştırıldığında Model 36, Model 35'e doğrudan yolun moderasyonunu, Model 17'nin ikinci aşama ve doğrudan yol yapısına ise birinci aşamada W'yi ekler. Doğrudan etki c′₁ + c′₄Q + c′₅V olduğundan raporda tek bir c′ değeri yazılmaz; doğrudan etki de koşul değerlerine göre verilir. W'nin doğrudan yolda bulunmaması bilinçli bir kuramsal tercihtir: W, X'in M'yi harekete geçirme gücünü değiştirir ama X–Y bağını değiştirmez. Üç düzenleyicili bu yapı PROCESS 3.0'dan beri hazır model olarak sunulmamaktadır.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃(X·W)
Y = i + c′₁X + c′₂Q + c′₃V + c′₄(X·Q) + c′₅(X·V) + b₁M + b₂(M·Q) + b₃(M·V)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₃W) · (b₁ + b₂Q + b₃V)
Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₄Q + c′₅V
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Öğretmen eğitimi araştırmasından bir örnek
Öğretmenlik uygulaması dersini alan son sınıf öğretmen adaylarıyla yapılan bir araştırmada, uygulama okulundaki mentor öğretmenin verdiği geri bildirimin niteliği (X), adayın ders gözlem formuyla puanlanan sınıf yönetimi performansını (Y) öğretmenlik öz-yeterliği (M) üzerinden yordayan bir mekanizma olarak ele alınıyor. Adayların yansıtıcı düşünme eğilimi (W) birinci aşamayı düzenleyecek: geri bildirimi işleyip öz-yeterlik inancına dönüştürmek, yansıtma eğilimi yüksek adaylarda daha kolay olabilir.
Sınıf ortamına ilişkin iki değişken ise sonuç aşamasında devreye giriyor. Uygulama sınıfının mevcudu (Q) ve okul yönetiminden algılanan destek (V), hem öz-yeterliğin performansa yansımasını hem de mentor geri bildiriminin performansla öz-yeterlikten bağımsız ilişkisini değiştirebilir; kalabalık bir sınıfta iyi bir geri bildirimi doğrudan uygulamaya geçirmek zorlaşabilir. Yansıtıcı düşünmenin doğrudan yolu değiştirdiğine ilişkin bir beklenti bulunmadığından yapı Model 36'dır.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 36 için PROCESS 3.0 sonrası sürümlerde hazır numara yoktur; iki regresyon elle yazılır.
* c_ önekli değişkenler, çarpımlara girmeden önce ortalamalarından arındırılmıştır.
COMPUTE xw = c_geribildirim * c_yansitma.
COMPUTE xq = c_geribildirim * c_mevcut.
COMPUTE xv = c_geribildirim * c_yonetim.
COMPUTE mq = c_ozyeterlik * c_mevcut.
COMPUTE mv = c_ozyeterlik * c_yonetim.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA /DEPENDENT ozyeterlik /METHOD=ENTER c_geribildirim c_yansitma xw.
REGRESSION /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA CHANGE BCOV /DEPENDENT performans /METHOD=ENTER c_geribildirim c_mevcut c_yonetim c_ozyeterlik /METHOD=ENTER xq xv mq mv.
* Koşullu dolaylı etkilerin güven aralığı için iki denklem lavaan ya da Mplus'ta birlikte bootstrap edilir.PROCESS 2.x'te hazır olan Model 36, 3.0 sürümünde ikiden fazla düzenleyicili modellerle birlikte listeden çıkarıldı; 3.0 ve sonraki sürümlerde (güncel 5.0 dahil) /model=36 yazılamaz. Diyagramdaki W, Q ve V üç ayrı düzenleyici olduğundan, güncel sürümün yalnız W ve Z'den oluşan sözdizimine eşlenemez. Yukarıdaki SPSS komutları öz-yeterlik denklemini (a₁, a₂, a₃) ve performans denklemini iki blokta tahmin eder; c′₁–c′₅ ve b₁–b₃ dört çarpımın da girdiği ikinci bloktan okunur. Koşullu doğrudan etki c′₁ + c′₄Q + c′₅V yalnız performans denkleminden hesaplanabilir ve standart hatası BCOV ile yazdırılan katsayı kovaryans matrisinden hesaplanabilir. Koşullu dolaylı etki (a₁ + a₃W)·(b₁ + b₂Q + b₃V) ise iki denklemin çarpımıdır; bunun için iki denklem lavaan'da birlikte kurulur, yansıtma, sınıf mevcudu ve yönetim desteğinin seçilen değerleri için koşullu dolaylı etkiler := ile tanımlanır ve se = 'bootstrap' ile aralık alınır. Mplus'ta MODEL CONSTRAINT ile tanımlanan yeni parametreler BOOTSTRAP seçeneğiyle test edilir.
Çıktıda nereye bakılır?
- Öz-yeterlik denkleminin “Coefficients” tablosu: c_geribildirim (a₁) ve xw (a₃) satırları.
- Performans denkleminin “Coefficients” tablosunda ikinci modelin dört çarpım satırı. mq (b₂) ve mv (b₃) mekanizmanın ikinci aşamasını, xq (c′₄) ve xv (c′₅) doğrudan yolu düzenler; satır adları COMPUTE ile verilen adlardır.
- Performans denkleminin “Model Summary” tablosu: R Square ve ikinci satırdaki R Square Change. Dört çarpım ikinci blokta girdiği için bu artış ve Sig. F Change, etkileşimlerin birlikte açıkladığı ek varyansı gösterir.
- lavaan “Defined Parameters” bölümü: seçilen koşul kombinasyonlarında koşullu dolaylı ve koşullu doğrudan etkiler, bootstrap güven aralıklarıyla.
Komşu modellerden farkı
Raporlama örneği
Mentor geri bildirimi niteliğinin sınıf yönetimi performansı üzerindeki, öğretmenlik öz-yeterliği üzerinden işleyen dolaylı etkisinin ve doğrudan etkisinin koşullu yapısı, Model 36 yol yapısına göre kurulan iki OLS denklemiyle incelenmiş; koşullu dolaylı etkiler [yazılım] üzerinden [ ] bootstrap örneklemiyle test edilmiştir. Geri bildirim × yansıtıcı düşünme etkileşimi b = [ ], %95 GA [ , ], p = [ ] olarak bulunmuştur. Öz-yeterlik × sınıf mevcudu (b = [ ], p = [ ]) ve öz-yeterlik × yönetim desteği (b = [ ], p = [ ]) etkileşimlerinin yanı sıra doğrudan yolda geri bildirim × sınıf mevcudu (b = [ ], p = [ ]) ve geri bildirim × yönetim desteği (b = [ ], p = [ ]) etkileşimleri raporlanmıştır. Koşullu dolaylı etki yüksek yansıtma, küçük sınıf ve yüksek yönetim desteği koşulunda [ ] (%95 BootGA [ , ]), koşullu doğrudan etki aynı sınıf ve destek koşulunda [ ] (p = [ ]) olarak hesaplanmıştır.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- Doğrudan etkiyi çıktıda tek bir c′ değeri arayarak raporlamak. Model 36'da c′₁ yalnız Q ve V sıfır olduğunda (merkezleme yapıldıysa ortalamalarında) geçerli doğrudan etkidir.
- Q ve V'nin b yolundaki etkileşimleriyle c′ yolundaki etkileşimlerini karıştırmak: öz-yeterlik × mevcut terimi mekanizmanın ikinci aşamasını, geri bildirim × mevcut terimi ise doğrudan yolu düzenler.
- Sınıf mevcudunu “kalabalık / değil” diye ikiye ayırıp iki grupta ayrı Model 7 çalıştırmak; bu hem gücü düşürür hem de yönetim desteğinin eşzamanlı rolünü analizin dışında bırakır.
- Örneklem büyüklüğünü değerlendirmeden modeli kurmak. Y denkleminde dördü çarpım terimi olmak üzere sekiz yordayıcı bulunur ve öğretmen adayı örneklemleri çoğu zaman bu yükü taşıyacak büyüklükte değildir.
- Model 36'yı “PROCESS Model 36 ile analiz edilmiştir” diye raporlamak. Bu numara PROCESS 3.0'dan beri yoktur; yöntem bölümü denklemlerin kurulduğu yazılımı ve bootstrap ayrıntılarını içermelidir.
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.