Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 40Koşullu aracılık (a: W · b: Q,V · c′: W)
Model 40, Model 8'deki W yapısını (X→M ve X→Y yollarında W) korur ve M→Y yoluna Q ile V'yi birbirinden bağımsız iki düzenleyici olarak ekler.
model=40 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 40'ta W iki yolda bulunur: X·W terimi hem M denkleminde (a₃) hem de Y denkleminde (c′₃) yer alır. Bu, W'nin X'in etkisini genel olarak koşullandırdığı, yani X'in hem aracıyı hem de sonucu W'ye bağlı bir güçle etkilediği anlamına gelir. Q ve V ise yalnız ikinci aşamada, M·Q (b₄) ve M·V (b₅) terimleriyle modele girer; aralarında çarpım yoktur.
Komşu modellerle ilişki açıktır: Model 35'in doğrudan yoluna W, Model 8'in ikinci aşamasına Q ile V eklenmiştir. Doğrudan etki c′₁ + c′₃W yalnız W'ye bağlıyken dolaylı etki (a₁ + a₃W)·(b₁ + b₄Q + b₅V) üç düzenleyiciye bağlıdır; aynı W düzeyinde bile dolaylı etki Q ve V'ye göre farklı değerler alır. W'nin doğrudan yola da konması, W'nin X'in etkisini yalnız aracı üzerinden mi yoksa aracı dışında da mı değiştirdiğini ayırt etmeye yarar. Üç düzenleyici içerdiği için PROCESS 3.0 ve sonrasında numaralı modeller arasında değildir.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃(X·W)
Y = i + c′₁X + c′₂W + c′₃(X·W) + b₁M + b₂Q + b₃V + b₄(M·Q) + b₅(M·V)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₃W) · (b₁ + b₄Q + b₅V)
Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₃W
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Belediye hizmetleri araştırmasından bir örnek
Bir büyükşehirde yaşayan yetişkinlerle yapılan bir anket araştırmasında, belediyenin çevrim içi hizmet şeffaflığına ilişkin algının (X; ihale, bütçe ve hizmet bilgisine erişilebilirlik), belediyeye güven (M) üzerinden kentsel katılım niyetini (Y; kent konseyi toplantıları, katılımcı bütçe oylamaları) artırdığı varsayılıyor. Dijital okuryazarlığın (W) bu süreçte iki rolü bekleniyor: dijital becerisi yüksek vatandaş şeffaflık bilgisini daha kolay değerlendirip güvene dönüştürebilir; aynı zamanda çevrim içi kanallar üzerinden katılıma güvenden bağımsız olarak da geçebilir.
Güvenin katılıma dönüşmesi ise iki ayrı koşula bağlı görülüyor: içsel siyasi etkinlik duygusu (V), yani kişinin kendi sesinin bir şeyi değiştirebileceğine inanması, ve mahallede ikamet süresi (Q). İki koşulun birbirinin etkisini değiştirdiğine dair kuramsal bir iddia bulunmuyor. W'nin a ve c′ yollarında, Q ve V'nin yalnız b yolunda olduğu bu yapı Model 40'tır.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 40: PROCESS 3.0 ve sonraki sürümler bu numarayı kabul etmez; güven ve katılım denklemleri SPSS'te ayrı tahmin edilir.
* Önünde c_ bulunan yordayıcılar ortalamadan merkezlenmiştir.
COMPUTE xw = c_seffaflik * c_dijital.
COMPUTE mq = c_guven * c_ikamet.
COMPUTE mv = c_guven * c_etkinlik.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA /DEPENDENT guven /METHOD=ENTER c_seffaflik c_dijital xw.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA /DEPENDENT katilim /METHOD=ENTER c_seffaflik c_dijital xw c_guven c_ikamet c_etkinlik mq mv.
* Dolaylı etkinin bootstrap güven aralığı için aynı denklemler lavaan ya da Mplus'ta kurulur.Model 40 PROCESS 2.x'te hazır bir numaraydı; 3.0 sürümüyle ikiden fazla düzenleyicili modeller kaldırıldığından 3.0 ve sonraki sürümlerde (güncel 5.0 dahil) /model=40 olarak çalıştırılamaz. Diyagramdaki W'nin yanında Q ve V de bulunduğu için güncel sürümün yalnız /w= ve /z= içeren sözdizimiyle bir eşleme yapılamaz. Sözdiziminde aynı xw çarpımı iki denkleme de girer: güven denkleminde a₃'ü, katılım denkleminde c′₃'ü verir. Güven × ikamet (mq) ve güven × siyasi etkinlik (mv) çarpımları yalnız katılım denkleminde yer alır. Koşullu doğrudan etki c′₁ + c′₃W katılım denkleminden hesaplanır; koşullu dolaylı etki (a₁ + a₃W)·(b₁ + b₄Q + b₅V) ise bootstrap gerektirir. Bunun için iki denklem lavaan'da birlikte kurulur, dijital okuryazarlık, ikamet süresi ve siyasi etkinliğin seçilen değerleri := ile tanımlanır ve se = 'bootstrap' kullanılır; Mplus'ta MODEL CONSTRAINT ile BOOTSTRAP birlikte kullanılır. İkamet süresi sağa çarpıksa koşul değerleri olarak ortalama ±1 SS yerine yüzdelikler seçilmelidir.
Çıktıda nereye bakılır?
- Güven denkleminin “Coefficients” tablosu: xw satırı (a₃).
- Katılım denkleminin “Coefficients” tablosu: xw (c′₃), mq (b₄) ve mv (b₅) satırları. İlki doğrudan yolu, diğer ikisi ikinci aşamayı düzenler.
- Katılım denkleminin “Model Summary” ve “ANOVA” tabloları: denklemin bütün olarak açıkladığı varyans ve F testi.
- lavaan “Defined Parameters” bölümü: dijital okuryazarlık, ikamet süresi ve siyasi etkinlik kombinasyonlarında koşullu dolaylı etkiler, bootstrap güven aralıklarıyla.
Komşu modellerden farkı
Raporlama örneği
Çevrim içi hizmet şeffaflığı algısının kentsel katılım niyeti üzerindeki, belediyeye güven üzerinden işleyen dolaylı etkisi ve doğrudan etkisi, Hayes'in Model 40 yapısına uygun iki regresyon denklemiyle incelenmiş; koşullu dolaylı etkiler [yazılım] ile [ ] bootstrap örneklemi üzerinden test edilmiştir. Şeffaflık × dijital okuryazarlık etkileşimi güven denkleminde b = [ ], p = [ ], katılım denkleminde b = [ ], p = [ ] olarak bulunmuştur. Güven × ikamet süresi (b = [ ], p = [ ]) ve güven × siyasi etkinlik (b = [ ], p = [ ]) etkileşimleri raporlanmıştır. Yüksek dijital okuryazarlıkta koşullu dolaylı etki, kısa ikamet ve düşük siyasi etkinlik koşulunda [ ] (%95 BootGA [ , ]), uzun ikamet ve yüksek siyasi etkinlik koşulunda [ ] (%95 BootGA [ , ]); koşullu doğrudan etki ise [ ] (p = [ ]) olarak hesaplanmıştır.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- c′₃ anlamlı çıktığında bunu dolaylı etkinin dijital okuryazarlığa göre değiştiğinin kanıtı saymak. c′₃ yalnız doğrudan yolun koşulluluğunu gösterir; dolaylı etkinin W'ye bağlılığı a₃ üzerinden gelir.
- Doğrudan ve dolaylı etkiyi aynı W düzeyinde toplayıp Q ve V'yi belirtmeden “koşullu toplam etki” raporlamak. Dolaylı etki Q ve V'ye de bağlı olduğundan toplam ancak üç düzenleyicinin belirli bir kombinasyonunda anlam taşır.
- Mahallede ikamet süresini yalnız kontrol değişkeni olarak eklemek; bu durumda güven × ikamet etkileşimi hiç sınanmaz ve Model 40'ın ikinci aşama hipotezlerinden biri düşer.
- Yöntem bölümüne “PROCESS Model 40 ile analiz edilmiştir” yazmak. Model 40 güncel PROCESS'te yoktur; denklemlerin hangi araçla kurulduğu ve bootstrap ayarları açıkça belirtilmelidir.
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.