Hayes PROCESS Model 63Koşullu aracılık (a: W,Z · b: W · c′: W,Z)

Model 63'te W üç yolun hepsini, Z ise X→M ve X→Y yollarını düzenler; M→Y yolu yalnız W'ye bağlıdır. Doğrudan etki her iki düzenleyiciye, dolaylı etki de her ikisine koşulludur.

Kesikli kırmızı oklar düzenleyici etkiyi, düz oklar regresyon yollarını gösterir.

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

Model 63, 60–63 grubunun en kapsamlı üyesidir. X→M yolu W ve Z ile ayrı ayrı etkileşir, X→Y doğrudan yolu da aynı iki düzenleyiciyle koşullanır; M→Y yolunu ise yalnız W düzenler. Kısacası X'in çıkış noktası olduğu her iki yol iki düzenleyiciye, aracının sonuca dönüştüğü yol tek düzenleyiciye bağlıdır. Model 76'dan farkı tam olarak buradadır: orada Z, M→Y yolunu da düzenler. Model 63'ü seçmek, Z'nin aracının etkisini değiştirmediği yönünde açık bir varsayım yapmak demektir.

Sayfadaki koşullu dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z) · (b₁ + b₂W), koşullu doğrudan etki c′₁ + c′₄W + c′₅Z biçimindedir. Dolaylı etki W'ye göre ikinci dereceden olduğu için PROCESS indeks basmaz. Doğrudan etki ise iki düzenleyicinin toplamsal doğrusal fonksiyonudur: X·W·Z terimi bulunmadığından W'nin doğrudan yoldaki düzenleyici etkisi Z'nin düzeyine göre değişmez. Y denkleminde X·W, X·Z ve M·W olmak üzere üç çarpım terimi yer alır.

İstatistiksel gösterim

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

Y = i + c′₁X + c′₂W + c′₃Z + c′₄(X·W) + c′₅(X·Z) + b₁M + b₂(M·W)

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

Koşullu doğrudan etki: c′₁ + c′₄W + c′₅Z

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

Enerji tüketimi davranışı araştırmasından bir örnek

Akıllı sayaç kullanan hanelerle yürütülen bir çalışmada, sayaç uygulamasındaki tüketim geri bildirim ekranlarına bakma sıklığının (X, haftalık) enerji tasarrufu niyetini (M) artırarak sonraki üç aydaki ortalama aylık elektrik tüketimini (Y, kWh) azalttığı düşünülüyor. Hane temsilcisinin çevresel öz kimliği (W) üç yolda da rol oynuyor: çevreci kimliği güçlü kişilerde geri bildirimin niyete dönüşmesi ve niyetin gerçek tüketime yansıması daha güçlü; ayrıca bu kişiler geri bildirimi gördükleri anda, niyet oluşturmadan da cihazları kapatma gibi küçük düzeltmeler yapıyor.

Enerji okuryazarlığı (Z), yani hangi cihazın ne kadar tükettiğini yorumlayabilme becerisi, ise iki noktada devreye giriyor. Okuryazarlığı yüksek kişiler geri bildirimi somut bir tasarruf hedefine çevirebiliyor (birinci aşama) ve hangi cihazın sorun olduğunu ekrandan hemen anlayıp doğrudan müdahale edebiliyor (doğrudan yol). Niyet bir kez oluştuktan sonra onun tüketime dönüşmesinin okuryazarlığa bağlı olduğuna dair bir gerekçe öne sürülmediğinden Z, b yolunda yer almıyor.

SPSS PROCESS komutu

process y=tuketim /x=geribildirim /m=niyet /w=cevrekimlik /z=okuryazarlik /cov=oncekituketim /model=63 /center=1 /boot=5000 /seed=2026 .

Diyagramdaki W, PROCESS 4 komutunda /w=, Z ise /z= ile girilir; PROCESS 4'teki Model 63 şablonu W'yi a, b ve c′ yollarına, Z'yi a ve c′ yollarına yerleştirir. Önceki dönemin tüketimi cov= ile kovaryat olarak eklenir; PROCESS kovaryatları varsayılan olarak hem M hem Y denklemine koyar, böylece etkiler önceki tüketim düzeyi sabit tutularak yorumlanır. center=1 çarpımlara giren X, M, W ve Z'yi merkezler (kovaryat merkezlenmez); c′₁ bu durumda iki düzenleyicinin ortalamasındaki doğrudan etki olarak okunur. Koşullu doğrudan etkiler de W ve Z kombinasyonlarında raporlanır; varsayılan yüzdeliklerle bu dokuz satır eder.

Çıktıda nereye bakılır?

M denkleminde X·W ve X·Z katsayıları (sayfada a₄, a₅) ve etkileşim testindeki X*W, X*Z, BOTH(X) satırları.
Y denkleminde X·W, X·Z ve M·W katsayıları (sayfada c′₄, c′₅ ve b₂). Etkileşim testinde X ile kurulan iki çarpım ve bunların ortak testi ayrı, M·W çarpımı ayrı raporlanır; “Product terms key” eşleştirmeyi gösterir.
“Conditional direct effects of X on Y”: W ve Z kombinasyonlarında doğrudan etkiler. Bu tabloda Z'nin yer alması, Model 61'den ayrılan noktadır.
“Conditional indirect effects of X on Y”: aynı kombinasyonlarda koşullu dolaylı etkiler ve bootstrap güven aralıkları. İndeks satırı yoktur; Z'nin dolaylı etki üzerindeki rolü, W sabitken Z düzeyleri arasındaki farka bakılarak yorumlanır.

Komşu modellerden farkı

Model 61: Doğrudan yolu yalnız W düzenler; Z yalnız a yolundadır.
Model 62: Doğrudan yolu yalnız Z düzenler; W yalnız mekanizmanın iki aşamasındadır.
Model 76: Z, a ve c′ yollarına ek olarak M→Y yolunu da düzenler; W ve Z üç yolda simetriktir.
Model 10: W ve Z, a ve c′ yollarını düzenler ama b yolu koşulsuzdur; dolaylı etki doğrusal olduğundan PROCESS kısmi moderasyonlu aracılık indeksleri basar.

Raporlama örneği

Akıllı sayaç geri bildirimine bakma sıklığının tasarruf niyeti üzerinden elektrik tüketimiyle ilişkisinde çevresel öz kimlik ve enerji okuryazarlığının düzenleyici rolleri, önceki dönem tüketimi kontrol edilerek PROCESS Model 63 ile 5000 bootstrap örneklemiyle incelenmiştir. Geri bildirim × çevresel kimlik (a₄ = [ ], %95 GA [ , ]) ve geri bildirim × okuryazarlık (a₅ = [ ], %95 GA [ , ]) etkileşimleri niyeti, niyet × çevresel kimlik etkileşimi (b₂ = [ ], %95 GA [ , ]) tüketimi yordamıştır. Doğrudan yolda geri bildirim × çevresel kimlik c′₄ = [ ], %95 GA [ , ] ve geri bildirim × okuryazarlık c′₅ = [ ], %95 GA [ , ] olarak bulunmuştur. Çevresel kimliği ve okuryazarlığı yüksek hanelerde koşullu dolaylı etki [ ] (%95 BootGA [ , ]), koşullu doğrudan etki [ ] (%95 GA [ , ]); her iki düzenleyicinin düşük olduğu hanelerde sırasıyla [ ] ve [ ] olarak hesaplanmıştır.

Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.

Sık yapılan hatalar

Modeli Model 76 ile karıştırıp Y denklemine M·Z terimini de eklemek. Model 63'te Z aracının etkisini düzenlemez; bu terim eklenirse sınanan model değişir.
Önceki dönem tüketimini kontrol etmeden tüketim düzeyini Y olarak kullanmak. Geri bildirime sık bakan haneler zaten farklı tüketim düzeylerinde olabilir; temel düzey kontrol edilmezse X'in etkisi bu farkla karışır.
Geri bildirim sıklığının uygulama kayıtlarından, tüketimin sayaçtan geldiğini belirtmemek ya da niyet gibi öz bildirime dayalı bir M'yi ölçülen tüketimle aynı güvenilirlikte varsaymak. Ölçme kaynakları yöntem bölümünde ayrı ayrı tanımlanmalıdır.
Koşullu doğrudan etkinin bazı W ve Z kombinasyonlarında anlamsız olmasını, Z'nin doğrudan yolu düzenlemediğinin kanıtı saymak. Bu iddianın testi c′₅ katsayısıdır.

Literatürden örnek

Doğrulanmış yayın örneği

Luo, M., & Zhang, W. (2025). Fostering life hope in urban green spaces through brief online mindfulness: findings from four studies with park visitors. Frontiers in Psychology, 16, 1642533.

Çalışmanın bulgusu: Çevrim içi (n = 154) ve park temelli (n = 153) kollardan oluşan 307 katılımcılı dördüncü deneyde, kısa farkındalık eğitiminin yaşam umuduna akış deneyimi üzerinden uzanan etkisinde yaşamda anlam duygusu iki noktada devreye girmektedir: anlam duygusu, farkındalık eğitiminin akış üzerindeki etkisini güçlendirmekte (etkileşim β = 0.76, %95 GA [0.50, 1.01]), akışın yaşam umuduna katkısını ise hafifçe zayıflatmaktadır (etkileşim β = −0.09, %95 GA [−0.16, −0.02]). Maneviyat × farkındalık eğitimi etkileşimi akışı negatif yönde anlamlı yordamış (β = −0.44, %95 GA [−0.69, −0.19]), ancak yaşam umudu üzerinde anlamlı bulunmamıştır (β = −0.16, %95 GA [−0.40, 0.08]; güven aralığı sıfırı içermektedir).

Model seçimi ve değişken rolleri: Tam metindeki analiz tablosunda 'PROCESS Model 63' açıkça geçmektedir; deneysel desenle birleştirilmiş Model 63 kullanımı nadirdir ve nedensel çıkarım gücü yüksek bir örnektir.

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 geç İletişim formuna git

İlişkili modeller

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

Model 62 Model 64