Hayes PROCESS Model 45Koşullu aracılık (a: W,Z · b: Q,V)

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

İstatistiksel gösterim

Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.

Bankacılık araştırmasından bir örnek

SPSS'te regresyonla kurulum

* Model 45: PROCESS 2.x'te numaralıydı; PROCESS 3 ve sonrasında (5.0 dâhil) /model=45 yoktur.
* Sürekli değişkenler c_ önekiyle merkezlenmiş; sikayet 0/1 kodlu, ham hâliyle girer.
* (a₁ + a₄W + a₅Z)(b₁ + b₄Q + b₅V) çarpımının aralığı REGRESSION çıktısında yoktur.
COMPUTE xw = c_seffaf*c_okur.
COMPUTE xz = c_seffaf*sikayet.
COMPUTE mq = c_guven*c_rakip.
COMPUTE mv = c_guven*c_maliyet.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT guven /METHOD=ENTER c_seffaf c_okur sikayet /METHOD=ENTER xw xz.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT gecis /METHOD=ENTER c_seffaf c_guven c_rakip c_maliyet /METHOD=ENTER mq mv.

Model 45 dört düzenleyici (W, Z, V, Q) içerdiğinden yalnız PROCESS 2.x'te numaralı model olarak vardı; PROCESS 3'ten güncel 5.0 sürümüne kadar /model=45 komutu yoktur. Sözdizimi aracı ve sonuç denklemlerini ayrı OLS regresyonlarıyla kurar; şikâyet deneyimi 0/1 kodlu olduğu için merkezlenmez, diğer değişkenler c_ önekiyle merkezlenmiş sürümleriyle girer. Her denklemde ikinci METHOD bloğu, o aşamadaki iki etkileşim teriminin birlikte katkısını sınar. Koşullu dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z)(b₁ + b₄Q + b₅V) iki ayrı regresyondan gelen katsayıların çarpımı olduğu için güven aralığı bu çıktıdan okunamaz; iki denklem lavaan ya da Mplus gibi bir yazılımda birlikte tahmin edilip seçilen müşteri profillerindeki dolaylı etkiler bootstrap ile hesaplanmalıdır.

Çıktıda nereye bakılır?

• Güven denklemine ait “Coefficients” tablosu: X·W (a₄) ve X·Z (a₅) satırları birinci aşamanın okuryazarlık ve şikâyet deneyimine duyarlılığını ayrı ayrı gösterir. Z ikili olduğundan a₁, şikâyet yaşamamış ve okuryazarlığı ortalamada olan müşteriler için X'in etkisidir.
• Geçme niyeti denklemindeki “Coefficients” tablosu: M·Q (b₄) ve M·V (b₅) satırları ikinci aşamanın rakip çekiciliği ve geçiş maliyetine göre değişip değişmediğini gösterir; X satırı ise koşulsuz doğrudan etki c′'dür.
• Her iki REGRESSION'ın “Model Summary” tablosunda ikinci modelin R Square Change ve Sig. F Change değerleri: bir aşamadaki iki etkileşim teriminin birlikte açıkladığı ek varyans.
• Yol modeli yazılımındaki bootstrap sonuçları: önceden tanımlanmış müşteri profillerinde koşullu dolaylı etkiler ve iki profil arasındaki farkın güven aralığı.

Komşu modellerden farkı

• Model 35: Birinci aşamayı yalnız W düzenler; Z modelde yoktur, ikinci aşama aynıdır (Q ve V).
• Model 46: Birinci aşamaya X·W·Z üçlü etkileşimi eklenir; W'nin rolü Z'ye göre değişebilir.
• Model 47: İkinci aşamaya M·V·Q üçlü etkileşimi eklenir.
• Model 49: Doğrudan yol da W ve Z'ye bağlanır; Y denklemine W, Z, X·W ve X·Z eklenir.

Raporlama örneği

Finansal okuryazarlık ile şikâyet deneyiminin birinci aşamayı, rakip banka çekiciliği ile geçiş maliyetinin ikinci aşamayı düzenlediği koşullu aracılık modeli (Hayes Model 45 yapısı) [yazılım] ile [ ] bootstrap örneklemiyle sınanmıştır. Şeffaflık × okuryazarlık (a₄ = [ ], %95 GA [ , ]) ve şeffaflık × şikâyet deneyimi (a₅ = [ ], %95 GA [ , ]) etkileşimleri ile güven × geçiş maliyeti etkileşimi (b₅ = [ ], %95 GA [ , ]) raporlanmıştır. Rakip çekiciliği ortalamada sabitlendiğinde, şeffaflığın güven üzerinden geçme niyetine koşullu dolaylı etkisi yüksek okuryazarlık, şikâyet yok ve düşük geçiş maliyeti profilinde [ ] (%95 BootGA [ , ]), düşük okuryazarlık, şikâyet var ve yüksek geçiş maliyeti profilinde [ ] (%95 BootGA [ , ]) bulunmuştur. Koşulsuz doğrudan etki c′ = [ ] (%95 GA [ , ]) bulunmuştur.

Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.

Sık yapılan hatalar

• Kuramda yer almayan X·W·Z terimini birinci aşamaya eklemek. Bu Model 46'dır; parametre sayısı artar ve W ile Z'nin katsayıları artık ana düzenleme etkisi olarak okunamaz.
• Q ve V'yi Y denklemine yalnız ana etki olarak koyup M·Q ve M·V terimlerini kurmamak. Bu durumda ikinci aşama koşulsuz kalır ve analiz fiilen Model 9'a döner.
• İkili Z (şikâyet deneyimi) için 16. ve 84. yüzdelik değerlerini kullanmak. İkili düzenleyicide koşullu etkiler iki kodlanmış değerde hesaplanır.
• Makalenin yöntem bölümünde analizi “PROCESS Model 45” olarak tanıtmak. Okuyucu bu komutu PROCESS 4'te de 5'te de yeniden üretemez; raporda modelin Hayes şablonundaki numarası ile fiilen kullanılan yazılım birbirinden ayrılmalıdır.

Literatürden örnek

İlişkili modeller