Hayes PROCESS Model 57Koşullu aracılık (a: W,WZ,Z · b: Q,V,VQ · c′: Q,V,VQ,W,WZ,Z)

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.

Perakende yönetimi araştırmasından bir örnek

SPSS'te regresyonla kurulum

* Model 57 PROCESS ile tahmin edilemez; 17 yordayıcılı Y denklemi dahil iki denklem elle kurulur.
* Koşullu etkilerin çıkarımı için iki denklem lavaan veya Mplus içinde birlikte bootstraplenmelidir.
COMPUTE x_w = cizelge*kidem.
COMPUTE x_z = cizelge*saat.
COMPUTE w_z = kidem*saat.
COMPUTE x_wz = cizelge*kidem*saat.
COMPUTE x_q = cizelge*personel.
COMPUTE x_v = cizelge*yogunluk.
COMPUTE v_q = yogunluk*personel.
COMPUTE x_vq = cizelge*yogunluk*personel.
COMPUTE m_q = baglilik*personel.
COMPUTE m_v = baglilik*yogunluk.
COMPUTE m_vq = baglilik*yogunluk*personel.
EXECUTE.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT baglilik
  /METHOD=ENTER cizelge kidem saat x_w x_z w_z
  /METHOD=ENTER x_wz.
REGRESSION /STATISTICS COEFF CI(95) R ANOVA CHANGE /DEPENDENT puan
  /METHOD=ENTER cizelge personel yogunluk kidem saat x_q x_v x_w x_z v_q w_z baglilik m_q m_v
  /METHOD=ENTER x_vq x_wz m_vq.

Model 57 için bir PROCESS 4 komutu yazılamaz: PROCESS 4 yalnız /w= ve /z= ile iki düzenleyici tanır, diyagramdaki V ve Q'nun karşılığı yoktur. Sözdizimi sayfadaki denklemleri olduğu gibi kurar. Puan denkleminde ilk blok tüm ana etkileri ve ikili çarpımları, ikinci blok üç üçlü terimi (X·V·Q, X·W·Z, M·V·Q) içerir; “R Square Change” bu üç terimin birlikte katkısını verir. Model 56'dan farkı, kıdem, saat ve bunların X ile çarpımlarının Y denklemine de girmesidir. Sürekli değişkenlerin merkezlenmesi, bu kadar çok çarpım terimi varken alt dereceli katsayıları yorumlanabilir kılmak için özellikle yararlıdır. Güven aralıkları için iki denklemi birlikte yeniden örnekleyen bir bootstrap gerekir; lavaan'da koşullu doğrudan etki c1 + c6*q0 + c7*v0 + c8*w0 + c9*z0 + c12*v0*q0 + c13*w0*z0 olarak tanımlanır, dolaylı etki Model 56'dakiyle aynı çarpımdır.

Çıktıda nereye bakılır?

• Bağlılık denkleminde x_wz satırı (a₇): öngörülebilir çizelgenin bağlılığa katkısının çalışma saatine göre farkının kıdemle değişip değişmediği.
• Puan denkleminde ikinci bloğun “R Square Change” ve “Sig. F Change” değerleri: üç üçlü terimin birlikte açıkladığı ek varyans. Ortak test, hangi üçlü terimin anlamlı olduğunu söylemez; bunun için katsayı satırlarına bakılır.
• Puan denkleminde x_wz (c′₁₃) ve x_vq (c′₁₂) satırları: doğrudan yolun çalışan düzeyindeki ve mağaza düzeyindeki koşullara bağlılığı. Model 55 ve 56'dan farklı olarak ikisi aynı denklemde birbirine göre düzeltilmiş olarak tahmin edilir.
• Lavaan veya Mplus bootstrap'iyle üretilen koşullu dolaylı ve doğrudan etki tabloları. Bu modelde iki tablo da dört düzenleyicinin hepsine bağlıdır; raporlanacak kombinasyonlar analizden önce kuramsal olarak sabitlenmelidir.

Komşu modellerden farkı

• Model 55: c′ yolu yalnız W, Z ve W·Z ile koşullanır; V ve Q doğrudan yola girmez.
• Model 56: c′ yolu yalnız V, Q ve V·Q ile koşullanır; dolaylı etki Model 57 ile aynıdır.
• Model 48: Dolaylı etkinin iki çarpanı Model 57 ile özdeştir; fark, doğrudan yolun hiçbir terimle koşullanmamasıdır.
• Model 73: PROCESS 4'te mevcuttur: a, b ve c′ yollarının hepsi aynı iki düzenleyiciyle (W, Z) ve üçlü etkileşimleriyle düzenlenir; ikinci aşama için ayrı düzenleyici kümesi yoktur.

Raporlama örneği

Vardiya çizelgesi öngörülebilirliğinin işe bağlılık üzerinden müşteri hizmet puanıyla ilişkisi, Hayes'in Model 57 şablonuna karşılık gelen iki regresyon denklemiyle ve [ ] bootstrap örneklemiyle incelenmiştir. Bağlılık denkleminde çizelge × kıdem × çalışma saati etkileşimi a₇ = [ ], %95 GA [ , ] olarak bulunmuştur. Hizmet puanı denkleminde üçlü terimlerin eklenmesi açıklanan varyansı ΔR² = [ ], F([ ], [ ]) = [ ], p = [ ] kadar değiştirmiştir; bağlılık × yoğunluk × personel sayısı b₄ = [ ], %95 GA [ , ], çizelge × kıdem × saat c′₁₃ = [ ], %95 GA [ , ] ve çizelge × yoğunluk × personel sayısı c′₁₂ = [ ], %95 GA [ , ] olarak hesaplanmıştır. Kıdemi düşük, yarı zamanlı ve yoğun ancak personeli yetersiz bir mağazada çalışanlar için koşullu dolaylı etki [ ] (%95 BootGA [ , ]), koşullu doğrudan etki [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak elde edilmiştir.

Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.

Sık yapılan hatalar

• Çalışanların mağazalara yuvalandığını göz ardı etmek. Müşteri yoğunluğu (V) ve personel sayısı (Q) mağaza düzeyinde ölçülür; tek düzeyli OLS bu terimlerin standart hatalarını küçümseyebilir, mağaza sayısı az olduğunda sorun büyür.
• Modelin karmaşıklığını kuramsal gerekçe yerine veri sürükleyici bir arayışla seçmek. 57, 55 ve 56'yı içerdiği için “en kapsamlısı” diye tercih edilmemeli; doğrudan yolun her iki aşamanın koşullarına bağlı olduğu ayrıca savunulmalıdır.
• Yöntem bölümünde “PROCESS Model 57 ile analiz edilmiştir” ifadesini kullanmak. Güncel PROCESS sürümleri bu modeli çalıştıramadığı için bu cümle doğrulanamaz; analizin yapıldığı araç ve denklemler açıkça yazılmalıdır.
• 17 yordayıcılı Y denkleminde çoklu doğrusal bağlantıyı yalnız merkezlemeyle çözülmüş saymak. Merkezleme yorumu kolaylaştırır, fakat aynı değişkeni paylaşan çarpım terimleri arasındaki ilişkiyi ve tahmin belirsizliğini ortadan kaldırmaz; örneklem büyüklüğü buna göre planlanmalıdır.

Literatürden örnek

İlişkili modeller