Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 44Koşullu aracılık (a: W · b: Q,V,VQ · c′: V,W)
Model 44'te W, X→M yolunu ve doğrudan yolu; V ile Q ise M→Y yolunu üçlü etkileşimle düzenler. V doğrudan yolda da yer aldığı için dolaylı ve doğrudan etki farklı düzenleyici kümelerine bağlıdır.
model=44 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 44 iki denklemden oluşur. Aracı denkleminde M; X, W ve X·W ile yordanır, böylece birinci aşama eğimi a₁ + a₃W olur. Y denklemi ise kalabalıktır: M'nin Y üzerindeki etkisi Q, V ve V·Q tarafından düzenlenir (b₁ + b₃Q + b₄V + b₆V·Q), doğrudan yol da V ve W ile koşullanır (c′₁ + c′₄V + c′₅W). Koşullu dolaylı etki bu iki parçanın çarpımıdır; yani tek bir eğri değil, üç düzenleyicinin birlikte belirlediği bir yüzeydir.
Komşularından ayrıldığı yer doğrudan yolun yapısıdır. Model 37 aynı a ve b yapısını taşır ama c′ koşulsuzdur; Model 43 ise c′'yü W, V, Q ve V·Q ile düzenler. Model 44 ikisinin arasında durur: doğrudan yolda yalnız X·V ve X·W bulunur, Q ve V·Q ikinci aşamada kalır. V ve Q sabitken dolaylı etki W'nin doğrusal fonksiyonudur, ama bu doğrunun eğimi a₃(b₁ + b₃Q + b₄V + b₆V·Q) V ile Q'nun düzeyine göre değişir; bu yüzden model bütününü özetleyen tek bir moderasyonlu aracılık indeksi yoktur, böyle bir indeks ancak V ve Q seçilen değerlere sabitlenerek koşullu olarak tanımlanabilir. Hayes, PROCESS 3 sürümüyle ikiden fazla düzenleyici içeren modelleri numaralı listeden çıkarmıştır; Model 44 hazır model olarak yalnız 2.x sürümlerinde bulunuyordu.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃(X·W)
Y = i + c′₁X + c′₂V + c′₃W + c′₄(X·V) + c′₅(X·W) + b₁M + b₂Q + b₃(M·Q) + b₄(M·V) + b₅V·Q + b₆(M·V·Q)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₃W) · (b₁ + b₃Q + b₄V + b₆V·Q)
Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₄V + c′₅W
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Onkoloji hemşireliği araştırmasından bir örnek
Oral antikanser ilaç kullanan ayaktan hastalarda, onkoloji hemşiresinin tedaviye başlarken verdiği yapılandırılmış eğitimin süresi (X) ile ilaç uyumu (Y) arasındaki ilişki inceleniyor. Kuramsal beklenti, eğitimin önce hastanın semptom yönetimi öz-yeterliğini (M) artırdığı, öz-yeterliğin de uyumu yükselttiğidir. Eğitimin öz-yeterliğe dönüşme gücünün hastanın sağlık okuryazarlığına (W) bağlı olduğu düşünülüyor.
İkinci aşamada iki koşul birlikte devreye giriyor: aile bakım vereninden alınan destek (V) ve tedaviye bağlı yorgunluk (Q). Öz-yeterliği yüksek bir hastanın bunu düzenli ilaç alımına çevirebilmesinde bakım veren desteğinin katkısı, yorgunluk arttıkça zayıflayabilir; bu beklenti M·V·Q terimini gerektirir. Eğitimin öz-yeterlikten bağımsız kalan doğrudan katkısının da okuryazarlık ve aile desteğiyle değişmesi bekleniyorsa yapı Model 44'e karşılık gelir. Yorgunluğun doğrudan yolu düzenlemesi için kuramsal bir neden yoksa Q c′'ye eklenmez.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 44: PROCESS 2.x'te numaralıydı; PROCESS 3 ve sonrasında (5.0 dâhil) /model=44 yoktur.
* Merkezlenmiş sürümler (c_): eğitim süresi, okuryazarlık, aile desteği, yorgunluk, öz-yeterlik.
* (a₁ + a₃W)(b₁ + b₃Q + b₄V + b₆V·Q) için bootstrap aralığı yol modelinde alınır.
COMPUTE xw = c_egitim*c_okur.
COMPUTE xv = c_egitim*c_destek.
COMPUTE mq = c_ozyet*c_yorgun.
COMPUTE mv = c_ozyet*c_destek.
COMPUTE vq = c_destek*c_yorgun.
COMPUTE mvq = c_ozyet*c_destek*c_yorgun.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT ozyet /METHOD=ENTER c_egitim c_okur /METHOD=ENTER xw.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT uyum /METHOD=ENTER c_egitim c_destek c_okur xv xw c_ozyet c_yorgun mq mv vq /METHOD=ENTER mvq.Model 44, PROCESS 2.x sürümlerinde W, V ve Q ile numaralı bir modeldi; Hayes PROCESS 3'te ikiden fazla düzenleyici içeren modelleri kaldırdığı için PROCESS 3, 4 ve güncel 5.0 sürümünde /model=44 ile çalıştırılamaz (makro geçersiz model numarası hatası verir) ve sözdiziminde V ile Q'ya karşılık gelen bir seçenek yoktur. Yukarıdaki sözdizimi iki denklemi sıradan OLS regresyonuyla kurar: ilk REGRESSION öz-yeterliği, ikincisi uyumu yordar ve ikinci METHOD bloğu M·V·Q teriminin katkısını R² değişimi olarak verir. Bu katsayılar sayfadaki a₁, a₃, b₁, b₃, b₄, b₆, c′₁, c′₄ ve c′₅ değerlerinin aynısıdır; ancak (a₁ + a₃W)(b₁ + b₃Q + b₄V + b₆V·Q) çarpımının güven aralığı SPSS REGRESSION ile hesaplanamaz. Bunun için iki denklem bir yol modeli olarak lavaan'da (koşullu dolaylı etkiler := ile tanımlanıp se=bootstrap ile) ya da Mplus'ta (MODEL CONSTRAINT ve BOOTSTRAP seçeneğiyle) yeniden tahmin edilir.
Çıktıda nereye bakılır?
- İlk REGRESSION çıktısındaki “Coefficients” tablosu: X·W satırının B katsayısı a₃'tür ve okuryazarlığın eğitim–öz-yeterlik bağını düzenleyip düzenlemediğini gösterir; 95% Confidence Interval sütunu aralığı verir.
- İkinci REGRESSION'ın “Model Summary” tablosunda ikinci modelin R Square Change ve Sig. F Change değerleri: M·V·Q teriminin uyumdaki açıklanan varyansa katkısı, yani ikinci aşamadaki üçlü etkileşimin testi.
- Aynı “Coefficients” tablosunda X·V ve X·W satırları (c′₄, c′₅): doğrudan yolun aile desteği ve okuryazarlığa göre değişip değişmediği. Q'yu içeren bir X çarpımı bu tabloda bulunmamalıdır.
- Yol modeli yazılımının bootstrap çıktısı: W, V ve Q'nun seçilen bileşimlerinde tanımlanan koşullu dolaylı etkiler ve bunların farkları için yüzdelik bootstrap güven aralıkları.
Komşu modellerden farkı
- Model 37: Aynı a ve b yapısı (W; Q, V, V·Q) vardır, ancak doğrudan yol koşulsuzdur.
- Model 39: Doğrudan yolu yalnız V düzenler; W'nin c′ üzerindeki etkisi modelde yoktur.
- Model 42: Doğrudan yolu yalnız W düzenler; V c′'de yer almaz.
- Model 43: Doğrudan yol W, V, Q ve V·Q'nun tümüyle düzenlenir; c′'de de üçlü etkileşim bulunur.
Raporlama örneği
Sağlık okuryazarlığının birinci aşamayı ve doğrudan yolu, aile desteği ile yorgunluğun ikinci aşamayı birlikte düzenlediği koşullu süreç modeli (Hayes Model 44 yapısı) [yazılım] ile [ ] bootstrap örneklemiyle tahmin edilmiştir. Eğitim süresi × okuryazarlık etkileşimi öz-yeterliği yordamış (a₃ = [ ], %95 GA [ , ]), öz-yeterlik × destek × yorgunluk etkileşimi de uyum üzerinde anlamlı bulunmuştur (b₆ = [ ], %95 GA [ , ]). Eğitimin öz-yeterlik üzerinden uyuma koşullu dolaylı etkisi düşük okuryazarlık, yüksek destek ve düşük yorgunlukta [ ] (%95 BootGA [ , ]), yüksek okuryazarlık, yüksek destek ve düşük yorgunlukta [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak hesaplanmış; iki koşul arasındaki fark [ ] (%95 BootGA [ , ]) bulunmuştur.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- PROCESS 4 ya da 5'te /model=44 hata verince V ve Q'yu cov= ile eklemek. Kovaryatlar yalnız ana etki olarak girer; M·V, M·Q ve M·V·Q terimleri oluşmaz ve koşullu dolaylı etki bu değişkenlere göre hesaplanmaz.
- Doğrudan yola Q'yu ve V·Q'yu da eklemek ya da W'yi çıkarmak. Bu durumda yapı Model 43'e veya Model 39'a kayar ve test edilen hipotez değişir.
- M·V·Q terimini kurarken M·V, M·Q, V·Q, V ve Q terimlerinden birini denklemden atmak. Üçlü etkileşimin yorumlanabilmesi için bütün alt bileşenler Y denkleminde kalmalıdır.
- Yöntem bölümüne “PROCESS Model 44 ile analiz edilmiştir” yazmak. Güncel PROCESS bu modeli çalıştıramaz; kullanılan yazılım, denklemler ve bootstrap ayarları açıkça belirtilmeli, modelin Hayes'in Model 44 şablonuna karşılık geldiği ayrıca söylenmelidir.
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.