Model model özel Hayes içeriği

Aracılık

Hayes PROCESS Model 80Paralel + ortak son aracı

Model 80, paralel aracıları ortak bir son aracıya bağlar. M₁, M₂ ve diğer aracılar hem Y'yi doğrudan yordar hem de Mₖ üzerinden Y'ye uzanan ek bir yol oluşturur. Bu yapı, farklı mekanizmaların ortak bir yakın aracıda birleştiği kuramsal kurgular için değerlendirilebilir.

a₁a₂a₃b₁b₂b₃d₁d₂c′XYM₁M₂M₃
Kesikli kırmızı oklar düzenleyici etkiyi, düz oklar regresyon yollarını gösterir.

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

Model 80, paralel aracıları ortak bir son aracıya bağlar. M₁, M₂ ve diğer aracılar hem Y'yi doğrudan yordar hem de Mₖ üzerinden Y'ye uzanan ek bir yol oluşturur. Bu yapı, farklı mekanizmaların ortak bir yakın aracıda birleştiği kuramsal kurgular için değerlendirilebilir.

Bu model en az 2 aracı değişken gerektirir (en fazla 10). Analiz aşamasında aracı değişkenler sırasıyla belirtilir; sıra, zincirdeki konumu belirler.

İstatistiksel gösterim

M₁ = i + a₁X

M₂ = i + a₂X

M₃ = i + a₃X + d₁M₁ + d₂M₂

Y = i + c′X + b₁M₁ + b₂M₂ + b₃M₃

Dolaylı etki (X → M₁ → Y): a₁ · b₁

Dolaylı etki (X → M₁ → M₃ → Y): a₁ · d₁ · b₃

Dolaylı etki (X → M₂ → Y): a₂ · b₂

Dolaylı etki (X → M₂ → M₃ → Y): a₂ · d₂ · b₃

Dolaylı etki (X → M₃ → Y): a₃ · b₃

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.

Nasıl yorumlanır?

Algılanan stresin (X) satın alma niyetini (Y) duygusal tükenmişlik (M₁), karar erteleme (M₂) ve güven kaybı (M₃) üzerinden mi etkilediğini merak ettiğinizi varsayalım. Model 80, 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.

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

Ye, B., Zhao, S., Zeng, Y., Chen, C., & Zhang, Y. (2022). Perceived parental support and college students' depressive symptoms during the COVID-19 pandemic: The mediating roles of emotion regulation strategies and resilience. Current Psychology, 42(23), 20275-20286.

Çalışmanın bulgusu: 2.423 Çinli üniversite öğrencisinden oluşan örneklemde, algılanan ebeveyn desteği arttıkça depresif belirtiler azalmaktadır; doğrudan etki anlamlıdır (β = −0.262, %95 GA [−0.296, −0.229]). Destek ayrıca üç aracı üzerinden dolaylı olarak da koruyucudur: bilişsel yeniden değerlendirme (β = −0.024, %95 GA [−0.034, −0.015]), dışavurumsal bastırma (β = −0.027, %95 GA [−0.040, −0.016]) ve en güçlü yol olan psikolojik dayanıklılık (β = −0.088, %95 GA [−0.108, −0.070]) aracılığıyla geçen dolaylı etkilerin tümü anlamlıdır. Ebeveyn desteği → bilişsel yeniden değerlendirme → dayanıklılık → depresif belirtiler biçimindeki seri yol da anlamlıdır (β = −0.023, %95 GA [−0.030, −0.017]); tüm güven aralıkları sıfırı içermemektedir.

Model seçimi ve değişken rolleri: İki paralel aracının ortak bir SON aracıya aktığı kurgu için Model 80 kullanılmış (yöntemde 'PROCESS macro for SPSS (Model 80)' açıkça yazar); X = algılanan ebeveyn desteği, M₁ = bilişsel yeniden değerlendirme, M₂ = dışavurumsal bastırma, M₃ (son aracı) = psikolojik dayanıklılık, Y = depresif belirtiler.

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