Model model özel Hayes içeriği

Koşullu aracılık — karma moderasyon

Hayes PROCESS Model 61Koşullu aracılık (a: W,Z · b: W · c′: W)

Model 61, aracılık mekanizmasının hem birinci (X→M) hem ikinci (M→Y) aşaması düzenleyici değişkene bağlı olduğu bir koşullu süreç modelidir. Temel araştırma sorusu, X'in M üzerinden Y'ye uzanan dolaylı etkisinin W ve Z düzeylerine göre değişip değişmediğidir. Bu değişim, moderasyonlu aracılık indeksiyle değerlendirilir.

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

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

Model 61, aracılık mekanizmasının hem birinci (X→M) hem ikinci (M→Y) aşaması düzenleyici değişkene bağlı olduğu bir koşullu süreç modelidir. Temel araştırma sorusu, X'in M üzerinden Y'ye uzanan dolaylı etkisinin W ve Z düzeylerine göre değişip değişmediğidir. Bu değişim, moderasyonlu aracılık indeksiyle değerlendirilir.

Modeldeki koşullu yollar şu biçimde kurulmuştur: X'ten aracıya uzanan a-yolunda W ve Z düzenleyici etki gösterir; aracıdan Y'ye uzanan b-yolunda W düzenleyici etki gösterir; X'ten Y'ye uzanan doğrudan yolda (c′) W düzenleyici etki gösterir.

İstatistiksel gösterim

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

Y = i + c′₁X + c′₂W + c′₃(X·W) + b₁M + b₂(M·W)

Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): (a₁ + a₄W + a₅Z) · (b₁ + b₂W)

Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₃W

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

Nasıl yorumlanır?

Algılanan stresin (X) satın alma niyetini (Y) duygusal tükenmişlik (M) aracılığıyla mı etkilediğini merak ettiğinizi varsayalım. Model 61, bu varsayımı dolaylı etki üzerinden sınar ve belirsizliği bootstrap güven aralığıyla değerlendirir. Böylece yalnız toplam ilişki değil, öngörülen mekanizmanın verilerle ne ölçüde desteklendiği de tartışılabilir. Ayrıca dolaylı etkinin markaya duyulan güven (W) ve fiyat duyarlılığı (Z) düzeylerine göre değişip değişmediği aynı model içinde moderasyonlu aracılık indeksiyle değerlendirilir. Bu sonuç, mekanizmanın hangi koşullarda farklılaştığına ilişkin kuramsal yoruma dayanak sağlar.

Kuramsal model belirlendikten sonra değişkenlerin ölçüm düzeyi, örneklem yapısı, varsayımlar ve raporlanacak etki türü birlikte değerlendirilir. Yorum, yalnız p değerine değil; etki yönü, güven aralığı ve modelin kuramsal gerekçesiyle birlikte yapılmalıdır.

Model seçimi ve raporlama sınırları

Model numarası araştırma sorusu ve kuramsal yol yapısına göre seçilir. Birden fazla modeli deneyip yalnız anlamlı olanı raporlamak uygun değildir. Kesitsel veride bulunan dolaylı etki, tek başına nedensel bir mekanizmayı kanıtlamaz. Düzenleyicilik burada moderation anlamındadır; bir ilişkinin başka bir değişkene göre değişmesini inceler.

Rapor; değişken rollerini, model numarasını, örneklemi, varsa kontrol değişkenlerini ve bunların gerekçesini açıklamalıdır. Dolaylı etki hesaplandıysa bootstrap tekrar sayısı ve güven aralığı yöntemi belirtilir.Makale ve hakem revizyonu rehberi bu sonuçların raporlanmasına ilişkin kontrol adımlarını açıklar.

Literatürden örnek

Doğrulanmış yayın örneği

Xiang, Y., Yang, C., Jin, Z., & Zhao, W. (2025). Factors influencing the adoption of generative artificial intelligence into classroom teaching by university teachers: An empirical study using SPSS PROCESS macros. PLoS ONE, 20, e0324875.

Çalışmanın bulgusu: 513 üniversite öğretim elemanından oluşan örneklemde, öz yeterlik üretken yapay zekâyı (AIGC) derste benimseme niyetini hem doğrudan (etki = 0.2394, %95 GA [0.1195, 0.359]) hem de sonuç beklentilerini güçlendirerek dolaylı biçimde (dolaylı etki = 0.2841, %95 GA [0.1982, 0.386]) artırmaktadır; her iki güven aralığı da sıfırı içermemektedir. Bu yollar bağlama duyarlıdır: öz yeterlik × öz gelişim (b = 0.069, p < .01), öz yeterlik × dış çevresel faktörler (b = 0.038, p < .01) ve sonuç beklentisi × dış çevresel faktörler (b = 0.026, p < .05) etkileşimlerinin tümü anlamlıdır; öz yeterliğin ve beklentilerin etkisi destekleyici bireysel ve çevresel koşullar altında güçlenmektedir.

Model seçimi ve değişken rolleri: Tam metinde 'SPSS PROCESS macro (Model 61)' ifadesi doğrulandı; Model 4'ten (basit aracılık) Model 61'e (çok düzenleyicili koşullu süreç) kademeli geçiş, model seçim gerekçelendirmesi açısından örnek gösterilebilir.

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.

WhatsApp ile iletişime geçİletişim formuna git

İlişkili modeller

Model 4 - Basit / paralel aracılıkmoderatörsüz temel haliModel 60 - Koşullu aracılık (a: W,Z · b: W)c′ moderasyonsuz eşi
Model 60Model 62