Model model özel Hayes içeriği

Koşullu aracılık — b-yolu moderasyonlu

Hayes PROCESS Model 74X'in kendi dolaylı etkisini modere ettiği model

Model 74, M'nin Y üzerindeki etkisinin X'in kendi düzeyine göre değiştiği aracılık yapısını M·X terimiyle sınar; PROCESS 4.2 ve sonrasında Model 4'ün xmint seçeneğiyle, 4.0 ve 4.1'de model=74 ile kestirilir.

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

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

Model 74'te ayrı bir düzenleyici değişken yoktur; b yolunu düzenleyen değişken X'in kendisidir. M denklemi Model 4'teki gibi kurulur (M = a₁X), Y denklemine ise X ve M'nin yanında M·X çarpımı eklenir. Bu terim anlamlıysa aracının sonuç üzerindeki etkisi X'in aldığı değere göre farklılaşır ve dolaylı etki a₁·(b₁ + b₂X) biçiminde X'in bir fonksiyonu olur. Aynı çarpım, X'in doğrudan etkisini de M'ye bağlı kılar: sayfadaki c′ katsayısı artık M = 0 iken X'in etkisidir, ölçekte sıfır anlamsızsa bu katsayı tek başına yorumlanmamalıdır.

Bu yapıyı Model 14'ten ayıran nokta, dış bir düzenleyici yerine X'in kendisinin bu rolü üstlenmesidir; deneysel çalışmalarda “müdahale, aracının sonuca etkisini değiştiriyor mu?” sorusunu karşılar. Hayes'in PROCESS belge ekine göre sürüm 4.2 ile gelen xmint seçeneği, artık sürdürülmeyen Model 74'ün yerini almıştır ve yalnız tek aracılı ya da paralel aracılı Model 4 ile kullanılabilir. xmint=1, Y denkleminde X·M etkileşimine izin verir ve etkileri karşı-olgusal (counterfactual) çerçevede doğal dolaylı etki, doğal doğrudan etki, toplam etki ve kontrollü doğrudan etki olarak raporlar. Dolayısıyla 4.2 ve sonraki sürümlerde bu analiz ayrı bir model numarasıyla değil Model 4'ün bir seçeneğiyle çalıştırılır; 4.0 veya 4.1 kullanan araştırmacı ise aynı yapı için model=74 yazar.

İstatistiksel gösterim

M = i + a₁X

Y = i + c′X + b₁M + b₂(M·X)

Koşullu dolaylı etki (X → M → Y): a₁ · (b₁ + b₂X)

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.

Diyabet eğitimi araştırmasından bir örnek

Tip 2 diyabetli yetişkinlerle yürütülen bir çalışmada katılımcılar yapılandırılmış öz-yönetim eğitimi alan grup ile olağan bakım grubuna (X; 0 = olağan bakım, 1 = eğitim) ayrılmıştır. Araştırmacı eğitimin glisemik kontrolü (Y; altı ay sonraki HbA1c düzeyi) diyabet öz-yönetim öz-yeterliği (M) üzerinden iyileştirdiğini öngörmektedir.

Kuramsal beklentinin ikinci kısmı Model 74'ü gerektirir: eğitim alan katılımcılar öz-yeterliklerini somut becerilere (karbonhidrat sayımı, ilaç zamanlaması) dönüştürmeyi öğrendiği için öz-yeterliğin HbA1c üzerindeki etkisinin eğitim grubunda daha güçlü olması beklenmektedir. Bu durumda öz-yeterlik × grup terimi, dolaylı etkinin iki grupta aynı olduğu varsayımını gevşetir ve eğitimin öz-yeterlik üzerinden taşınan etkisi karşı-olgusal tanımla, olağan bakım referans alınarak kestirilir.

SPSS PROCESS komutu

process y=hba1c /x=egitim /m=ozyeterlik /model=4 /xmint=1 /total=1 /boot=5000 /seed=2026 .

Komut PROCESS 4.2 ve sonrası içindir: Model 74'ün karşılığı model=4 ile birlikte xmint=1'dir ve X·M çarpımını PROCESS kendisi oluşturur. Bu sürümlerde model=74 yazılırsa PROCESS geçersiz model numarası hatası verir. PROCESS 4.0 veya 4.1 kullanıyorsanız aynı analiz model=74 ile istenir; o sürümlerde hangi seçeneklerin bulunduğunu sürümle gelen belgeden kontrol edin. Ayrı bir düzenleyici olmadığı için /w= veya /z= yazılmaz. İki değerli X'te referans durum varsayılan olarak küçük kod (burada olağan bakım), karşı-olgusal durum büyük koddur; xrefval= ile verilen değer iki koddan biri olmalıdır. Sürekli X'te xrefval= zorunludur: tek değer yazılırsa karşı-olgusal durum bu değerin bir fazlası alınır, iki değer (ör. xrefval=2,4) referans ve karşı-olgusal durumu birlikte tanımlar. Kontrollü doğrudan etki varsayılan olarak aracının ortalamasında hesaplanır; başka bir değer cdeval= ile verilir. Kovaryat varsa etkiler kovaryat ortalamalarında hesaplanır, farklı değerler coval= ile tanımlanabilir. xmint ile center seçeneği kullanılamaz (komut hata verir); Sobel testi, standartlaştırılmış etkiler ve contrast seçeneği devre dışı kalır, iki değerli Y için de seçenek kullanılamaz. Etkileşimi yalnız sınamak istiyorsanız xmint yerine Model 4 komutuna xmtest=1 eklenir; çıktıda “Test(s) of X by M interaction:” başlıklı bir test yer alır.

Çıktıda nereye bakılır?

  • M'nin “OUTCOME VARIABLE:” olduğu tabloda X'in katsayısı: a₁ yolu; bu denklem X·M etkileşiminden etkilenmez.
  • Y'nin “OUTCOME VARIABLE:” olduğu tabloda M'nin katsayısı (b₁), X'in katsayısı (c′) ve X·M çarpımının katsayısı (b₂). b₂, X bir birim değiştiğinde M'nin Y üzerindeki etkisinin ne kadar değiştiğini gösterir.
  • “(Total) Natural indirect effect(s) of X on Y:” bölümü: doğal dolaylı etki (NIE) ve bootstrap güven aralığı. X referans durumdan karşı-olgusal duruma geçtiğinde yalnız M'deki değişim üzerinden Y'de beklenen farktır; aralık sıfırı içermiyorsa aracılık desteklenir.
  • “(Pure) Natural direct effect of X on Y” bölümü: doğal doğrudan etki (NDE) ile standart hata, t, p ve güven aralığı. total=1 eklendiğinde verilen toplam etki, NDE ile NIE'nin toplamına eşittir.
  • “Controlled direct effect of X on Y” bölümü: aracı sabit bir değerde (varsayılan olarak ortalamasında) tutulduğunda X'in etkisi; kullanılan aracı değeri çıktının sonundaki notta yazılıdır. X·M etkileşimi varsa NDE'den farklı çıkabilir.

Komşu modellerden farkı

  • Model 4: Aynı aracılık yapısında M'nin Y üzerindeki etkisinin X'ten bağımsız olduğu varsayılır; xmint=1 eklendiğinde Model 74'ün yerini alan X·M etkileşimli sürüm elde edilir.
  • Model 14: b yolunu X değil, dışarıdan bir düzenleyici (sayfada V) düzenler; dolaylı etki X'e değil bu düzenleyiciye koşulludur.
  • Model 15: Dış düzenleyici hem b yolunu hem doğrudan yolu düzenler; X'in kendi düzeyine bağlı bir dolaylı etki tanımlanmaz.

Raporlama örneği

Diyabet öz-yönetim eğitiminin HbA1c düzeyi üzerindeki etkisinde öz-yeterliğin aracılık rolü, grup × öz-yeterlik etkileşimine izin verilerek PROCESS Model 4 (xmint seçeneği; Model 74'ün güncel karşılığı) ve 5000 bootstrap örneklemiyle incelenmiştir. Eğitim öz-yeterliği yordamış (a = [ ], p = [ ]), grup × öz-yeterlik etkileşimi anlamlı bulunmuştur (b = [ ], %95 GA [ , ], p = [ ]). Olağan bakım referans alındığında doğal dolaylı etki [ ] (%95 BootGA [ , ]), doğal doğrudan etki [ ] (p = [ ]) ve toplam etki [ ] olarak hesaplanmıştır.

Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.

Sık yapılan hatalar

  • PROCESS 4.2 veya sonraki bir sürümde model=74 yazmak. Komut geçersiz model numarası hatasıyla durur; aynı soru model=4 ve xmint=1 ile analiz edilir. Raporda kullanılan PROCESS sürümü ve bu eşleşme açıkça belirtilmelidir.
  • xmint çıktısındaki doğal dolaylı etkiyi klasik a·b ile aynı şey sanmak. X·M etkileşimi sıfır değilse doğal dolaylı etki referans ve karşı-olgusal X değerlerine bağlıdır; hangi değerlerin kullanıldığı raporlanmalıdır.
  • X·M çarpımı modeldeyken c′ katsayısını “X'in doğrudan etkisi” diye yorumlamak. Bu katsayı M = 0 noktasındaki etkidir; yorumlanacak değer doğal ya da kontrollü doğrudan etkidir.
  • Karşı-olgusal terimlerle raporlanan etkileri, gözlemsel ve kesitsel veride nedensel kanıt gibi sunmak. Bu çerçeve karıştırıcı değişken bulunmadığı varsayımına dayanır; varsayım sınırlılık olarak tartışılmalıdır.

Literatürden örnek

Doğrulanmış yayın örneği

Zhang, J., Zhang, X., Yang, G., & Feng, Z. (2022). Impulsiveness indirectly affects suicidal ideation through depression and simultaneously moderates the indirect effect: A moderated mediation path model. Frontiers in Psychiatry, 13, 913680.

Çalışmanın bulgusu: 480 ergen ve genç yetişkinden oluşan örneklemde, dürtüsellik depresyonu (β = 0.680), depresyon da intihar düşüncesini (β = 0.733) güçlü biçimde yordamaktadır; depresyon üzerinden geçen dolaylı etki anlamlıdır (β = 0.499, SE = 0.031, %95 GA [0.436, 0.558]). Modelin ayırt edici bulgusu, dürtüselliğin kendi başlattığı bu dolaylı yolu aynı zamanda düzenlemesidir: dürtüsellik × depresyon etkileşimi intihar düşüncesi üzerinde anlamlıdır (β = 0.115, SE = 0.027, %95 GA [0.059, 0.167]); yani depresyonun intihar düşüncesine yansıma gücü, dürtüsellik yükseldikçe artmaktadır.

Model seçimi ve değişken rolleri: Tam metinde 'defined Model 74 ... in PROCESS macro' ifadesi teyit edildi; X'in kendi dolaylı etkisini düzenlediği Model 74'ün mantığını başlığında dahi açıkça yansıtan, didaktik değeri yüksek bir çalışmadır.

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 7 - Birinci aşama moderasyonlu aracılıkaynısı a-yolunda (birinci aşama)
Model 73Model 75