Model model özel Hayes içeriği

Koşullu aracılık — karma moderasyon

Hayes PROCESS Model 60Koşullu aracılık (a: W,Z · b: W)

Model 60'ta X→M yolunu W ve Z birbirinden bağımsız olarak, M→Y yolunu yalnız W düzenler; doğrudan yol koşulsuzdur. W iki aşamada, Z yalnız birinci aşamada yer alır.

abc′XYMWZ
Kesikli kırmızı oklar düzenleyici etkiyi, düz oklar regresyon yollarını gösterir.

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

Model 60, Model 58'in iki aşamalı W yapısına birinci aşamada ikinci bir düzenleyici ekler. X'in M üzerindeki etkisi hem W hem Z ile ayrı ayrı etkileşir; X·W·Z terimi yoktur, dolayısıyla W ile Z'nin birinci aşamadaki etkileri toplamsal kabul edilir. M→Y yolunu yalnız W düzenler ve doğrudan yol koşulsuzdur. Kurgu, iki aşamada da işleyen bir bireysel özellikle (W) yalnız X'in aracıyı harekete geçirme aşamasında devreye giren bir bağlam özelliğinin (Z) birlikte modellendiği durumlara uyar.

Koşullu dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z) · (b₁ + b₃W) biçimindedir. W hem çarpanın içinde hem dışında yer aldığı için ifade W'ye göre ikinci derecedendir; Z'ye göre ise doğrusaldır ve W sabitken Z'deki bir birimlik artış dolaylı etkiyi a₅(b₁ + b₃W) kadar değiştirir. Bu nedenle PROCESS bu modelde ne moderasyonlu aracılık indeksi ne de kısmi indeks basar; Model 9'daki kısmi indekslerin buradaki karşılığı W'nin düzeyine bağlıdır. Çıktının merkezinde W ve Z değer kombinasyonlarındaki koşullu dolaylı etkiler durur.

İstatistiksel gösterim

M = i + a₁X + a₂W + a₃Z + a₄(X·W) + a₅(X·Z)

Y = i + c′X + b₁M + b₂W + b₃(M·W)

Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₄W + a₅Z) · (b₁ + b₃W)

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.

Toplumsal cinsiyet çalışmalarından bir örnek

Özel sektörde çalışan kadınlarla yürütülen bir araştırmada, işyerinde algılanan cinsiyet ayrımcılığının (X) liderlik öz yeterliğini (M) düşürerek yöneticilik pozisyonlarına başvuru niyetini (Y) azalttığı öngörülüyor. Katılımcının toplumsal cinsiyet rolleri konusundaki eşitlikçi tutumu (W) iki aşamada da rol oynuyor: eşitlikçi tutuma sahip kadınların ayrımcılığı kendi yetersizliği olarak içselleştirme olasılığı daha düşük (birinci aşama) ve bu kadınlarda öz yeterliğin başvuru niyetine dönüşmesi daha güçlü (ikinci aşama).

Kurumun üst yönetimindeki kadın oranı (Z) ise yalnız birinci aşamada devreye giriyor: görünür rol modellerin bulunduğu kurumlarda ayrımcılığın öz yeterliği aşındırma etkisinin tamponlanması bekleniyor. Kadın yönetici oranının, öz yeterlik ile başvuru niyeti arasındaki ilişkiyi değiştireceğine dair bir gerekçe olmadığı için b yolunda Z yer almıyor. Ayrımcılığın öz yeterlikten bağımsız kalan etkisinin de bu koşullara göre değişmesi beklenmediğinden doğrudan yol koşulsuz bırakılıyor.

SPSS PROCESS komutu

process y=basvuru /x=ayrimcilik /m=ozyeterlik /w=esitlik /z=kadinoran /model=60 /center=1 /boot=5000 /seed=2026 /contrast=1 .

Diyagramdaki W, PROCESS 4 komutunda /w=, Z ise /z= ile girilir; PROCESS 4'teki Model 60 şablonu W'yi a ve b yollarına, Z'yi yalnız a yoluna yerleştirir, bu nedenle değişkenlerin hangi seçeneğe yazıldığı modelin anlamını belirler. center=1, çarpım terimlerine giren X, M, W ve Z'yi ortalamadan merkezler. W ve Z sürekli olduğunda varsayılan koşul değerleri her biri için 16., 50. ve 84. yüzdeliklerdir; koşullu dolaylı etkiler bu değerlerin dokuz kombinasyonunda raporlanır. Model bir indeks üretmediği için contrast=1 koşullu dolaylı etkileri ikili olarak karşılaştırır (dokuz etki için 36 fark) ve her farkın bootstrap güven aralığını verir; böylece örneğin W sabitken Z düzeyleri arasındaki fark doğrudan sınanabilir. Bu karşılaştırma seçeneği PROCESS 4 ve 5 sürümlerinde bulunur.

Çıktıda nereye bakılır?

  • M denkleminde X·W ve X·Z katsayıları (sayfada a₄ ve a₅) ile “Test(s) of highest order unconditional interaction(s)” bölümündeki X*W, X*Z ve BOTH(X) satırları. BOTH(X), iki etkileşimin birlikte eklediği varyansı gösterir.
  • Y denkleminde M·W katsayısı (sayfada b₃): eşitlikçi tutumun öz yeterlik–başvuru ilişkisini düzenleyip düzenlemediği.
  • “Conditional indirect effects of X on Y” tablosu: W ve Z sütunlarıyla birlikte her kombinasyonda Effect, BootSE, BootLLCI, BootULCI. Tablonun altında indeks satırı yoktur; bu modelde beklenen davranıştır.
  • contrast=1 kullanıldıysa “Pairwise contrasts between conditional indirect effects (Effect1 minus Effect2)” tablosu: Effect1, Effect2, Contrast, BootSE, BootLLCI ve BootULCI sütunları ve güven aralıkları. Aynı W düzeyindeki satırların karşılaştırılması Z'nin dolaylı etki üzerindeki rolünü okumanın en açık yoludur.

Komşu modellerden farkı

  • Model 58: Z yoktur; W tek başına a ve b yollarını düzenler.
  • Model 9: W ve Z yalnız a yolundadır, b yolu koşulsuzdur; dolaylı etki iki düzenleyiciye göre de doğrusal olduğu için PROCESS kısmi moderasyonlu aracılık indeksleri basar.
  • Model 61: W, a ve b yollarına ek olarak doğrudan yolu da düzenler.
  • Model 75: W ve Z'nin ikisi de hem a hem b yolunu düzenler.

Raporlama örneği

Algılanan cinsiyet ayrımcılığının liderlik öz yeterliği üzerinden yöneticilik başvuru niyetiyle ilişkisinde eşitlikçi tutum ve kurumdaki kadın yönetici oranının düzenleyici rolleri PROCESS Model 60 ile 5000 bootstrap örneklemiyle incelenmiştir. Ayrımcılık × eşitlikçi tutum (a₄ = [ ], %95 GA [ , ]) ve ayrımcılık × kadın yönetici oranı (a₅ = [ ], %95 GA [ , ]) etkileşimleri öz yeterliği, öz yeterlik × eşitlikçi tutum etkileşimi (b₃ = [ ], %95 GA [ , ]) başvuru niyetini yordamıştır. Eşitlikçi tutumu düşük ve kadın yönetici oranı düşük kurumlarda çalışan katılımcılarda koşullu dolaylı etki [ ] (%95 BootGA [ , ]), aynı tutum düzeyinde kadın yönetici oranı yüksek kurumlarda [ ] (%95 BootGA [ , ]) bulunmuş; iki etki arasındaki fark [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak hesaplanmıştır. Doğrudan etki c′ = [ ], %95 GA [ , ] olarak elde edilmiştir.

Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.

Sık yapılan hatalar

  • Eşitlikçi tutumu /z=, kadın yönetici oranını /w= olarak girmek. Model 60'ta iki aşamayı düzenleyen değişken W'dir; seçenekler yer değiştirirse kadın yönetici oranı b yoluna taşınır ve sınanan hipotez değişir.
  • Kadın yönetici oranı gibi kurum düzeyindeki bir Z'yi, katılımcıların aynı kurumlarda kümelendiğini dikkate almadan bireysel değişken gibi analiz etmek. Kurum sayısı azsa Z'nin etkisine ilişkin standart hatalar güvenilmez olur.
  • Bu modelde indeks basılmamasını “moderasyonlu aracılık yok” diye yorumlamak. İndeksin yokluğu modelin matematiğinden kaynaklanır; koşullu etkiler ve aralarındaki farklar yine incelenmelidir.
  • Dokuz kombinasyonun hepsini raporlayıp yalnız güven aralığı sıfırı içermeyenleri tartışmak. Kuramsal soruya yanıt veren karşılaştırmalar önceden belirlenmeli ve bu farkların kendisi sınanmalıdır.

Literatürden örnek

Doğrulanmış yayın örneği

Wang, S., Sun, W., Hong, Z., Huang, H., & Xu, S. (2026). Childhood emotional abuse and adolescent anxiety: a moderated mediation model of bullying victimization, perceived teacher legitimacy, and negative legal emotion. Frontiers in Psychology, 17, 1803574.

Çalışmanın bulgusu: 951 Çinli ergenden oluşan örneklemde, çocukluk çağı duygusal istismarı akran zorbalığı mağduriyetini, mağduriyet de kaygıyı beslemektedir; bu zincirin iki halkası ayrı düzenleyicilere bağlıdır. Olumsuz hukuki duygu, istismar ile zorbalık mağduriyeti arasındaki yolu (etkileşim β = 0.063, p = .012), algılanan öğretmen meşruiyeti ise mağduriyet ile kaygı arasındaki yolu (β = 0.079, p < .001) anlamlı biçimde düzenlemektedir. Duygusal istismarın zorbalık mağduriyeti üzerindeki etkisi, olumsuz hukuki duygu yüksekken (+1 standart sapma) en güçlü (etki = 0.317, p < .001), düşükken (−1 standart sapma) en zayıftır (etki = 0.190, p < .001).

Model seçimi ve değişken rolleri: Tam metinde 'PROCESS Model 60 with 5,000 bootstrap resamples' ifadesiyle teyit edildi; iki düzenleyicinin aynı aracılı yol üzerinde eş zamanlı test edildiği Model 60 için güncel bir uygulama örneğidir.

DOI kaydını aç

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.

İlişkili modeller