Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 41Koşullu aracılık (a: W · b: Q,V · c′: Q,V,W)
Model 41'de doğrudan yol üç düzenleyicinin hepsine (W, Q, V) bağlıdır; W ayrıca X→M yolunu, Q ve V ise M→Y yolunu düzenler ve aralarında üçlü etkileşim yoktur.
model=41 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 41, üç düzenleyicinin her birini bir aşamaya yerleştirir ve doğrudan yolu hepsine açar. M denkleminde yalnız X·W (a₃) bulunur. Y denkleminde X üç ayrı çarpım alır (X·Q için c′₅, X·V için c′₆, X·W için c′₇), M ise iki çarpım alır (M·Q için b₂, M·V için b₃). Doğrudan etki c′₁ + c′₅Q + c′₆V + c′₇W, dolaylı etki (a₁ + a₃W)·(b₁ + b₂Q + b₃V) olur.
Komşularından farkı, doğrudan yolun hem birinci aşama düzenleyicisini hem de ikinci aşama düzenleyicilerini taşımasıdır. Model 36'da c′ yolunda yalnız Q ve V, Model 40'ta yalnız W vardır; Model 41 bu ikisini birleştirir, Model 43 ise aynı yapıya V·Q etkileşimini ekler. Bu, X'in aracıdan bağımsız kalan etkisinin modeldeki her koşula duyarlı olduğu yönünde güçlü bir kuramsal iddiadır; doğrudan yolda böyle bir koşulluluk beklenmiyorsa her ek X × düzenleyici terimi gücü gereksiz yere düşürür. PROCESS'in 3.0 ve sonraki sürümleri bu modeli içermez.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃(X·W)
Y = i + c′₁X + c′₂Q + c′₃V + c′₄W + c′₅(X·Q) + c′₆(X·V) + c′₇(X·W) + b₁M + b₂(M·Q) + b₃(M·V)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₃W) · (b₁ + b₂Q + b₃V)
Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₅Q + c′₆V + c′₇W
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Dijital oyun çalışmalarından bir örnek
Çok oyunculu çevrim içi oyun oynayan genç yetişkinlerle yapılan bir araştırmada, oyun içi lonca ya da klan etkinliklerine katılım yoğunluğunun (X), çevrim içi sosyal destek algısı (M) üzerinden yalnızlığı (Y) azalttığı düşünülüyor. Sosyal kaygı (W) birinci aşamada belirleyici görülüyor: yüz yüze ortamda zorlanan oyuncular için lonca etkinliği destek algısına daha kolay dönüşebilir.
Çevrim içi desteğin yalnızlığı azaltma gücünün, çevrim dışı sosyal ağ büyüklüğüne (V) ve oyun oynamadaki kaçış motivasyonuna (Q) göre değişmesi bekleniyor. Araştırmacı, lonca katılımının yalnızlıkla destekten bağımsız ilişkisinin de bu üç koşula duyarlı olduğunu savunuyor; örneğin kaçış motivasyonu yüksek oyuncuda yoğun katılım çevrim dışı ilişkilerden uzaklaşmayla birlikte gidebilir. Doğrudan yolun W, Q ve V'nin tümüne bağlandığı bu yapı Model 41'dir.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 41 PROCESS 3.0 sonrası sürümlerde yoktur; iki regresyon denklemi doğrudan yazılır.
* c_ ile adlandırılan değişkenler merkezlenmiş sürümlerdir.
COMPUTE xw = c_lonca * c_sosyalkaygi.
COMPUTE xq = c_lonca * c_kacis.
COMPUTE xv = c_lonca * c_cevrimdisi.
COMPUTE mq = c_destek * c_kacis.
COMPUTE mv = c_destek * c_cevrimdisi.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA /DEPENDENT destek /METHOD=ENTER c_lonca c_sosyalkaygi xw.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA BCOV /DEPENDENT yalnizlik /METHOD=ENTER c_lonca c_kacis c_cevrimdisi c_sosyalkaygi xq xv xw c_destek mq mv.
* BCOV koşullu doğrudan etki için kovaryansları verir; koşullu dolaylı etki aralığı lavaan ya da Mplus'tadır.Güncel PROCESS sürümleri Model 41'i tanımaz: model 2.x'te numaralıydı, ancak 3.0 ile üç ve daha fazla düzenleyici içeren modeller kaldırıldı. Diyagramdaki W, Q ve V'nin üçü birden doğrudan yolda bulunduğundan, yalnız /w= ve /z= içeren güncel sözdizimine bir eşleme yapılamaz. Yukarıdaki komutlar sosyal destek denklemini ve on yordayıcılı yalnızlık denklemini SPSS REGRESSION ile kurar; xw çarpımı iki denkleme de girer (a₃ ve c′₇). Merkezleme bu modelde özellikle önemlidir, çünkü c′₁ sosyal kaygı, kaçış motivasyonu ve çevrim dışı ağın üçü birden sıfırken geçerli doğrudan etkidir. Koşullu dolaylı etki (a₁ + a₃W)·(b₁ + b₂Q + b₃V) için bootstrap gerekir; iki denklem lavaan'da birlikte kurulup koşul kombinasyonları := ile tanımlanır ve se = 'bootstrap' ile aralık alınır. Mplus'ta MODEL CONSTRAINT ve BOOTSTRAP aynı amaçla kullanılır.
Çıktıda nereye bakılır?
- Sosyal destek denkleminin “Coefficients” tablosu: xw satırı (a₃).
- Yalnızlık denkleminin “Coefficients” tablosu: beş çarpım satırı; xq (c′₅), xv (c′₆) ve xw (c′₇) doğrudan yolu, mq (b₂) ve mv (b₃) ikinci aşamayı düzenler. COMPUTE adlarının anlamlı seçilmesi bu satırları ayırmayı kolaylaştırır.
- Koşullu doğrudan etki c′₁ + c′₅Q + c′₆V + c′₇W: yalnızlık denkleminden hesaplanır; standart hatası için katsayı kovaryans matrisi (/STATISTICS BCOV) gerekir.
- lavaan “Defined Parameters” bölümü: sosyal kaygı, kaçış motivasyonu ve çevrim dışı ağ kombinasyonlarında koşullu dolaylı etkiler ve bootstrap aralıkları.
Komşu modellerden farkı
Raporlama örneği
Lonca etkinliklerine katılım yoğunluğunun yalnızlık üzerindeki, çevrim içi sosyal destek üzerinden işleyen dolaylı etkisi ile doğrudan etkisinin koşullu yapısı, Model 41'deki yolları birebir yansıtan iki regresyon denklemiyle incelenmiş; koşullu dolaylı etkilerin aralıkları [yazılım] üzerinde [ ] yeniden örneklemle elde edilmiştir. Katılım × sosyal kaygı etkileşimi b = [ ], p = [ ]; destek × kaçış motivasyonu b = [ ], p = [ ]; destek × çevrim dışı ağ b = [ ], p = [ ] olarak bulunmuştur. Doğrudan yolda katılımın kaçış motivasyonu (b = [ ], p = [ ]), çevrim dışı ağ (b = [ ], p = [ ]) ve sosyal kaygı (b = [ ], p = [ ]) ile etkileşimleri raporlanmıştır. Yüksek sosyal kaygı, düşük kaçış motivasyonu ve küçük çevrim dışı ağ koşulunda koşullu dolaylı etki [ ] (%95 BootGA [ , ]), koşullu doğrudan etki [ ] (p = [ ]) olarak hesaplanmıştır.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- Doğrudan yoldaki lonca × sosyal kaygı terimini (c′₇) dolaylı etkinin sosyal kaygıya göre değiştiğinin kanıtı saymak; mekanizmaya ilişkin kanıt a₃'tür.
- Beş etkileşim terimini p değerlerine göre tarayıp anlamsız olanları atarak modeli veri odaklı biçimde Model 35 ya da 40'a indirgemek. Bu, model seçimini sonuca göre yapmak demektir ve yapıldıysa raporda açıkça belirtilmelidir.
- Gözlenen veride nadir görülen kombinasyonlarda (örneğin yüksek kaçış motivasyonu ile çok geniş çevrim dışı ağın birlikte görülmesi seyrekse) koşullu etkileri yorumlamak. Bu noktalardaki tahminler büyük ölçüde doğrusal uzatmaya dayanır.
- Tezde “PROCESS Model 41 ile analiz edilmiştir” yazmak. Bu model PROCESS'in 3.0 sonrası sürümlerinde tanımlı değildir; jüri ya da hakem analizi tekrarlamak istediğinde kullanılan yazılım ve bootstrap ayarları bilinmelidir.
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.