Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 46Koşullu aracılık (a: W,WZ,Z · b: Q,V)
Model 46'da X→M yolu W ile Z'nin üçlü etkileşimiyle, M→Y yolu V ve Q ile ayrı ayrı düzenlenir; birinci aşamada moderasyonlu moderasyon, ikinci aşamada eklemeli moderasyon bir aradadır.
model=46 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Aracı denklemi Model 3'ün yapısını taşır: M; X, W, Z, üç iki yönlü çarpım (X·W, X·Z, W·Z) ve X·W·Z ile yordanır. Böylece X'in M üzerindeki etkisi a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z olur; a₇, W'nin düzenleyici etkisinin Z'ye göre ne kadar değiştiğini gösterir. Y denkleminde ise M'nin etkisi b₁ + b₄Q + b₅V biçiminde Q ve V'ye bağlanır, doğrudan yol c′ koşulsuzdur.
Model 45 ile farkı tek bir terimdir, ama yorumun ağırlık merkezi değişir: Model 45'te W ve Z birbirinden bağımsız çalışır, Model 46'da W'nin birinci aşamadaki rolü Z düzeyine göre yön ya da büyüklük değiştirebilir. İkinci aşamaya da üçlü etkileşim eklemek Model 48'i, aynı üçlü yapıyı doğrudan yola taşımak Model 51'i verir. Q ve V sabitlendiğinde a₇(b₁ + b₄Q + b₅V) niceliği, birinci aşamadaki moderasyonlu moderasyonun dolaylı etkiye yansımasını özetler; ancak bu değer Q ve V'nin seçilen düzeyine bağlıdır. PROCESS 3'ten bu yana, güncel 5.0 dâhil, bu numarayla hazır model bulunmaz.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃Z + a₄(X·W) + a₅(X·Z) + a₆W·Z + a₇(X·W·Z)
Y = i + c′X + b₁M + b₂Q + b₃V + b₄(M·Q) + b₅(M·V)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z) · (b₁ + b₄Q + b₅V)
Doğrudan etki: c′
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Uzaktan eğitim araştırmasından bir örnek
Bir açık öğretim fakültesinin çevrim içi istatistik dersinde, eğitmenin canlı oturumlarda verdiği anlık geri bildirim sıklığı (X) ile dönem sonu sınav puanı (Y) arasındaki ilişki inceleniyor. Beklenen mekanizma, geri bildirimin öğrencinin bilişsel katılımını (M) artırması, katılımın da başarıya dönüşmesidir.
Araştırmacı, geri bildirimin katılımı artırma gücünün öğrencinin öz-düzenleme becerisine (W) bağlı olduğunu, ancak bu bağımlılığın internet bağlantı kalitesine (Z) göre değiştiğini öne sürüyor: bağlantı kesintiliyse öz-düzenlemesi yüksek öğrenciler bile geri bildirimi izleyemeyebilir. Katılımın sınav puanına yansıması ise haftalık ücretli çalışma saati (V) ve akran tartışma forumlarındaki etkileşim (Q) ile ayrı ayrı düzenleniyor. Birinci aşamada üçlü, ikinci aşamada iki ayrı iki yönlü etkileşim içeren bu kurgu Model 46'nın yapısıdır.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 46: PROCESS 2.x'te numaralıydı; PROCESS 3 ve sonrasında (5.0 dâhil) /model=46 yoktur.
* Geri bildirim, öz-düzenleme, bağlantı, katılım, akran ve çalışma saati ortalamadan merkezlenmiş (c_).
* a₇(b₁ + b₄Q + b₅V) ve koşullu dolaylı etkiler lavaan/Mplus bootstrap adımına bırakılır.
COMPUTE xw = c_geribil*c_ozduz.
COMPUTE xz = c_geribil*c_baglanti.
COMPUTE wz = c_ozduz*c_baglanti.
COMPUTE xwz = c_geribil*c_ozduz*c_baglanti.
COMPUTE mq = c_katilim*c_akran.
COMPUTE mv = c_katilim*c_calisma.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT katilim /METHOD=ENTER c_geribil c_ozduz c_baglanti xw xz wz /METHOD=ENTER xwz.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT sinav /METHOD=ENTER c_geribil c_katilim c_akran c_calisma /METHOD=ENTER mq mv.Model 46, PROCESS 2.x'teki dört düzenleyicili modellerdendir; PROCESS 3 ile birlikte bu modeller listeden çıkarıldığı için PROCESS 3, 4 ve 5'te /model=46 ile tahmin edilemez. Sözdiziminde aracı denklemi Model 3 düzeninde kurulur ve ikinci METHOD bloğu yalnız X·W·Z terimini ekleyerek a₇'nin ΔR² testini verir; sonuç denkleminde ikinci blok M·Q ve M·V terimlerini sınar. Bu iki regresyon katsayıları doğru verir, fakat (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z)(b₁ + b₄Q + b₅V) çarpımı ve a₇(b₁ + b₄Q + b₅V) gibi türetilmiş nicelikler için bootstrap aralığı gerekir. Bu adım lavaan'da tanımlı parametrelerle ya da Mplus'ta MODEL CONSTRAINT ile yapılır.
Çıktıda nereye bakılır?
- Katılım denkleminin “Model Summary” tablosunda ikinci modelin R Square Change ve Sig. F Change değerleri: X·W·Z teriminin eklenmesiyle açıklanan ek varyans, yani birinci aşamadaki moderasyonlu moderasyonun testi.
- Aynı denklemin “Coefficients” tablosunda X·W·Z satırı (a₇) ve güven aralığı: öz-düzenlemenin rolünün bağlantı kalitesine göre değişiminin yönü ve büyüklüğü. X·W ve X·Z satırları bu durumda koşullu katsayılardır.
- Sınav puanı denkleminin “Coefficients” tablosunda M·Q (b₄) ve M·V (b₅): katılımın başarıya dönüşmesinin akran etkileşimi ve çalışma saatine göre değişimi.
- Bootstrap yapılan yazılımın çıktısı: W–Z bileşimlerinde koşullu dolaylı etkiler ile Q ve V'nin seçilen düzeylerinde a₇(b₁ + b₄Q + b₅V) için güven aralıkları.
Komşu modellerden farkı
Raporlama örneği
Öz-düzenleme ile bağlantı kalitesinin birinci aşamayı birlikte, çalışma saati ile akran etkileşiminin ikinci aşamayı ayrı ayrı düzenlediği koşullu süreç modeli (Hayes Model 46 yapısı) [yazılım] ile [ ] bootstrap örneklemiyle tahmin edilmiştir. Geri bildirim × öz-düzenleme × bağlantı kalitesi etkileşimi bilişsel katılımı yordamıştır (a₇ = [ ], %95 GA [ , ], ΔR² = [ ]). Çalışma saati ve akran etkileşimi ortalamada sabitlendiğinde bu üçlü etkileşimin dolaylı etkiye yansıması [ ] (%95 BootGA [ , ]) bulunmuştur. Aynı sabitleme altında, yüksek öz-düzenlemeli öğrenciler için koşullu dolaylı etki düşük bağlantı kalitesinde [ ] (%95 BootGA [ , ]), yüksek bağlantı kalitesinde [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak hesaplanmıştır.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- a₇ desteklendiğinde X·W ve X·Z katsayılarını genel düzenleme etkisi gibi yorumlamak. Bu katsayılar, diğer düzenleyicinin sıfır (merkezlenmişse ortalama) değerindeki koşullu etkilerdir.
- Kuramsal gerekçe olmadan ikinci aşamaya da M·V·Q eklemek. Bu Model 48'e geçiş demektir ve iki üçlü etkileşimli yapı kestirim kararlılığını ciddi biçimde zorlar.
- Model 11 çıktısındaki moderasyonlu moderasyonlu aracılık indeksini Model 46'nın sonucu gibi raporlamak; o indeks ikinci aşamanın Q ve V'ye göre değişmediğini varsayar.
- “Hipotezler PROCESS Model 46 ile sınanmıştır” cümlesini yöntem bölümüne koymak. Güncel PROCESS'te böyle bir model yoktur; kullanılan yazılımın adı ve sürümü, bootstrap örneklem sayısı ve tanımlanan koşullu dolaylı etki formülü yazılmalıdır.
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.