Koşullu aracılık — karma moderasyon
Hayes PROCESS Model 55Koşullu aracılık (a: W,WZ,Z · b: Q,V,VQ · c′: W,WZ,Z)
Model 55'te birinci aşama ve doğrudan yol W, Z ve W·Z ile, ikinci aşama V, Q ve V·Q ile düzenlenir; her iki aşamada da düzenleyici etkinin kendisi ikinci bir düzenleyiciye bağlıdır.
model=55 olarak çalıştırılamaz. Aynı yapı aşağıdaki regresyon denklemleriyle kurulabilir.Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?
Model 55'te iki aşamanın her biri kendi üçlü etkileşimini taşır. X→M yolu W, Z ve X·W·Z ile düzenlenir; W'nin birinci aşamadaki düzenleyici etkisi Z'nin düzeyine göre değişebilir. M→Y yolunda aynı mantık V ve Q için kurulur ve M·V·Q terimi, V'nin ikinci aşamadaki rolünün Q'ya bağlı olduğunu ifade eder. Modeli 56 ve 57'den ayıran nokta doğrudan yoldur: burada c′ yalnız birinci aşamanın düzenleyici kümesiyle (W, Z, W·Z) koşullanır; V ve Q doğrudan yola girmez. Kuramsal karşılığı, X'in M'yi harekete geçirme koşullarıyla M'den bağımsız kalan etkisinin koşullarının aynı olduğu varsayımıdır.
Koşullu dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z) · (b₁ + b₄Q + b₅V + b₇V·Q), koşullu doğrudan etki ise c′₁ + c′₄W + c′₅Z + c′₇W·Z biçimindedir. Birinci aşamadaki üçlü etkileşimin dolaylı etkiye yansıması a₇ ile ikinci aşamanın koşullu eğiminin çarpımıdır; Model 11'de b yolu sabit olduğu için tek bir moderasyonlu moderasyonlu aracılık indeksi elde edilirken Model 55'te bu nicelik V ve Q'nun düzeyine göre değişir. Model 55 PROCESS 2.x'te numaralı model olarak yer alıyordu; dört düzenleyici içerdiği için PROCESS 3'ten bu yana, güncel 5.0 sürümü dahil, model=55 ile çalıştırılamaz.
İstatistiksel gösterim
M = i + a₁X + a₂W + a₃Z + a₄(X·W) + a₅(X·Z) + a₆W·Z + a₇(X·W·Z)
Y = i + c′₁X + c′₂W + c′₃Z + c′₄(X·W) + c′₅(X·Z) + c′₆W·Z + c′₇(X·W·Z) + b₁M + b₂Q + b₃V + b₄(M·Q) + b₅(M·V) + b₆V·Q + b₇(M·V·Q)
Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₄W + a₅Z + a₇W·Z) · (b₁ + b₄Q + b₅V + b₇V·Q)
Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₄W + c′₅Z + c′₇W·Z
Katsayı adları denklem sırasına göre verilmiştir. PROCESS çıktısındaki adlandırma sırası farklılaşabilse de temsil edilen yol yapısı aynıdır. Dolaylı etkiler bootstrap güven aralıkları üzerinden değerlendirilir.
Sigortacılık araştırmasından bir örnek
Bireysel kasko poliçesi sahipleriyle yapılan bir araştırmada, son hasar sürecinde algılanan şeffaflığın (X) şirkete duyulan güveni (M) artırarak poliçe yenileme niyetini (Y) yükselttiği öngörülüyor. Birinci aşamada iki düzenleyici yer alıyor: poliçe sahibinin son beş yıldaki hasar başvurusu sayısı (W) ve finansal okuryazarlığı (Z). Beklenti, hasar deneyimi arttıkça şeffaflığın güvene daha güçlü dönüştüğü, ancak bu güçlenmenin ancak poliçe şartlarını okuyup yorumlayabilen, yani okuryazarlığı yüksek kişilerde ortaya çıktığı yönünde. Bu ifade X·W·Z terimine karşılık gelir.
İkinci aşamada güvenin yenileme niyetine dönüşmesi, rakip tekliflerin algılanan cazibesine (V) ve şirket değiştirmenin algılanan maliyetine (Q) bağlı: cazip bir rakip teklif güvenin etkisini zayıflatıyor, fakat geçiş maliyeti yüksekse bu zayıflama sınırlı kalıyor (M·V·Q). Şeffaflığın güvenden bağımsız doğrudan etkisi ise rakip tekliflerle değil, hasar deneyimi ve okuryazarlıkla koşullanıyor; deneyimli ve okuryazar poliçe sahipleri şeffaf süreci doğrudan bir hizmet kalitesi işareti olarak değerlendirebilir.
SPSS'te regresyonla kurulum
* Model 55 için PROCESS komutu yoktur; M ve Y denklemleri ayrı ayrı tahmin edilir.
* Koşullu dolaylı ve doğrudan etkilerin güven aralıkları lavaan veya Mplus ile ayrıca bootstraplenir.
COMPUTE x_w = seffaf*hasar.
COMPUTE x_z = seffaf*okur.
COMPUTE w_z = hasar*okur.
COMPUTE x_wz = seffaf*hasar*okur.
COMPUTE m_q = guven*gecis.
COMPUTE m_v = guven*rakip.
COMPUTE v_q = rakip*gecis.
COMPUTE m_vq = guven*rakip*gecis.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT guven
/METHOD=ENTER seffaf hasar okur x_w x_z w_z
/METHOD=ENTER x_wz.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT yenile
/METHOD=ENTER seffaf hasar okur x_w x_z w_z guven gecis rakip m_q m_v v_q
/METHOD=ENTER x_wz m_vq.PROCESS 4 komutunda bu modelin karşılığı yoktur: düzenleyici olarak yalnız /w= ve /z= tanımlanabilir ve özel model kurmak için kullanılan wmatrix, zmatrix ve wzmatrix seçenekleri de yalnız bu iki değişkene yer açar. Diyagramdaki V ve Q bu nedenle PROCESS 4'e aktarılamaz. Sözdizimi sayfadaki iki denklemi kurar; her iki denklemde üçlü terimler ayrı blokta girildiği için “R Square Change” satırı üçlü etkileşimlerin katkısını gösterir. Y denkleminde x_wz ile m_vq aynı blokta yer aldığından ortak test ikisini birlikte sınar; ayrı karar katsayıların kendi güven aralıklarıyla verilir. Koşullu dolaylı ve doğrudan etkilerin güven aralıkları için iki denklemin birlikte yeniden örneklendiği bir bootstrap kurgusu gerekir; lavaan'da dolaylı etki (a1 + a4*w0 + a5*z0 + a7*w0*z0)*(b1 + b4*q0 + b5*v0 + b7*v0*q0), doğrudan etki c1 + c4*w0 + c5*z0 + c7*w0*z0 olarak := ile tanımlanabilir.
Çıktıda nereye bakılır?
- Güven denkleminde ikinci bloğun “R Square Change” ve “Sig. F Change” değerleri ile x_wz satırının B katsayısı (a₇): hasar deneyiminin birinci aşamadaki düzenleyici rolünün finansal okuryazarlığa göre değişip değişmediği.
- Yenileme denkleminin “Coefficients” tablosunda m_vq satırı (b₇): rakip teklif cazibesinin güven–niyet ilişkisini düzenleme biçiminin geçiş maliyetine bağlı olup olmadığı.
- Aynı tabloda x_wz satırı (c′₇): doğrudan yolda da hasar deneyimi ile okuryazarlığın birlikte işleyip işlemediği. Bu katsayı birinci aşamadaki a₇ ile aynı yönde olmak zorunda değildir.
- Bootstrap ile üretilen iki tablo: koşullu dolaylı etkiler (W, Z, V, Q kombinasyonları) ve koşullu doğrudan etkiler (yalnız W ve Z kombinasyonları). Doğrudan etki tablosu V ve Q'ya bağlı olmadığından çok daha kısadır; iki tablonun boyut farkı modelin yapısını yansıtır.
Komşu modellerden farkı
- Model 48: Birinci ve ikinci aşama Model 55 ile aynı kurulur; X→Y yolu ise düzenlenmez.
- Model 51: a ve c′ yolları aynıdır; b yolunu V ve Q ayrı ayrı düzenler, M·V·Q terimi yoktur.
- Model 56: c′ yolunu W, Z ve W·Z yerine ikinci aşamanın düzenleyicileri V, Q ve V·Q koşullar.
- Model 11: PROCESS 4'te mevcuttur: yalnız birinci aşama X·W·Z ile düzenlenir, b ve c′ koşulsuzdur; çıktıda “Index of moderated moderated mediation” basılır.
Raporlama örneği
Hasar sürecindeki şeffaflığın güven üzerinden poliçe yenileme niyetiyle ilişkisi, Hayes'in Model 55 şablonuna karşılık gelen iki regresyon denklemiyle ve [ ] bootstrap örneklemiyle incelenmiştir. Güven denkleminde şeffaflık × hasar deneyimi × finansal okuryazarlık etkileşimi a₇ = [ ], %95 GA [ , ], ΔR² = [ ], p = [ ] olarak bulunmuştur. Yenileme denkleminde güven × rakip cazibesi × geçiş maliyeti etkileşimi b₇ = [ ], %95 GA [ , ]; doğrudan yoldaki şeffaflık × hasar deneyimi × okuryazarlık etkileşimi c′₇ = [ ], %95 GA [ , ] olarak hesaplanmıştır. Hasar deneyimi ve okuryazarlığı yüksek, rakip teklifi cazip ve geçiş maliyeti düşük poliçe sahiplerinde koşullu dolaylı etki [ ] (%95 BootGA [ , ]), geçiş maliyeti yüksek olanlarda [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak elde edilmiştir.
Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.
Sık yapılan hatalar
- Doğrudan yolu yanlış kümeyle koşullamak. Model 55'te c′ yalnız W, Z ve W·Z ile düzenlenir; V ve Q'yu da doğrudan yola eklemek modeli 57'ye, yalnız V ve Q'yu koymak 56'ya dönüştürür.
- Düzenleyicilerin kendi çarpımlarını (W·Z ve V·Q) denklemden atlamak. Bu terimler X veya M içermese de üçlü etkileşimin doğru tahmini için gereklidir; sayfadaki denklemlerde a₆W·Z ve b₆V·Q bu yüzden yer alır.
- Raporda “PROCESS Model 55 ile analiz edilmiştir” demek. Hiçbir güncel PROCESS sürümü bu modeli tahmin etmez; kullanılan regresyon denklemleri ve bootstrap aracı (örneğin lavaan) yöntem bölümünde adıyla yazılmalıdır.
- Örneklem büyüklüğünü iki aracılı basit bir model gibi planlamak. Y denkleminde X ve M dâhil 14 yordayıcı ve iki üçlü etkileşim vardır; üçlü terimlerin güvenilir tahmini için çok daha büyük örneklem gerekir.
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.