Hayes PROCESS Model 81İlk aracı beslemeli paralel aracılık

Model 81'de X önce ilk aracıyı (M₁) etkiler, M₁ de birbirine bağlı olmayan sonraki aracıları (M₂, M₃) besler; tüm aracılar Y'yi yordar ve dallanan her yol için ayrı özgül dolaylı etki hesaplanır.

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

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

Model 81, Model 80'in ayna görüntüsü sayılabilecek bir dallanma yapısıdır; PROCESS bu modelde de üç ile altı arasında aracıya izin verir. Sayfadaki üç aracılı gösterimde M₁ yalnız X ile yordanır; M₂ ve M₃ ise X ve M₁ ile yordanır (d₁, d₂ yolları), ama M₂ ile M₃ arasında yol yoktur. Y denkleminde X ve bütün aracılar yer alır. Kuramsal olarak süreç önce ortak bir başlangıç mekanizmasından geçer, sonra birbirinden ayrışan kanallara dağılır.

Üç aracılı gösterimde beş özgül dolaylı etki bulunur: X→M₁→Y (a₁·b₁), X→M₁→M₂→Y (a₁·d₁·b₂), X→M₁→M₃→Y (a₁·d₂·b₃), X→M₂→Y (a₂·b₂) ve X→M₃→Y (a₃·b₃). Dallanma hipotezinin kanıtı M₁'den çıkan iki zincir etkisidir; bunların büyüklüğünün karşılaştırılması, ortak başlangıç mekanizmasının hangi kanal üzerinden daha fazla iş gördüğünü gösterir. Model 6'dan farkı, M₁'den sonraki aracıların bir zincir değil paralel kollar oluşturmasıdır. Modelde düzenleyici yoktur.

İstatistiksel gösterim

M₁ = i + a₁X

M₂ = i + a₂X + d₁M₁

M₃ = i + a₃X + d₂M₁

Y = i + c′X + b₁M₁ + b₂M₂ + b₃M₃

Dolaylı etki (X → M₁ → Y): a₁ · b₁

Dolaylı etki (X → M₁ → M₂ → Y): a₁ · d₁ · b₂

Dolaylı etki (X → M₁ → M₃ → Y): a₁ · d₂ · b₃

Dolaylı etki (X → M₂ → Y): a₂ · b₂

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.

Yapay zekâ kabulü araştırmasından bir örnek

Hastanelerde çalışan hekimlerle yürütülen bir araştırmada yapay zekâ okuryazarlığının (X) klinik karar destek sistemini kullanma niyetini (Y) yordadığı bulunmuştur. Araştırmacının modeline göre okuryazarlık önce sisteme duyulan güveni (M₁) artırır; güven ise iki ayrı değerlendirmeyi şekillendirir: sistemin klinik işe katkısına ilişkin algılanan fayda (M₂) ve hasta güvenliğine ilişkin algılanan risk (M₃).

Fayda ve risk algılarının birbirini nedensel olarak etkilediği öngörülmez; ikisi güvenden beslenen paralel değerlendirmelerdir ve kullanım niyetini ayrı ayrı yordar. Bu nedenle analiz Model 81 ile kurulur. Okuryazarlık → güven → fayda → niyet ve okuryazarlık → güven → risk → niyet zincirleri ayrı ayrı test edilir; riskin niyetle ters yönlü ilişkisi nedeniyle ikinci zincirin işareti birincininkinden farklı olabilir.

SPSS PROCESS komutu

process y=niyet /x=yzokuryazar /m=guven fayda risk /model=81 /total=1 /contrast=1 /boot=5000 /seed=2026 .

Model 81'de düzenleyici bulunmadığından /w= ve /z= yazılmaz. PROCESS, m= listesindeki ilk değişkeni ortak öncül aracı (M₁) yapar ve sonraki bütün aracıları hem X hem M₁ ile yordar; diğerleri paralel kollardır. Analizden sonra M₁'in tablosunda yalnız X'in, diğer aracıların tablolarında ise X ile M₁'in yordayıcı olduğunu kontrol edin. Paralel kolların listedeki sırası test edilen modeli değiştirmez, yalnız Ind numaralarını etkiler. contrast=1, örneğin fayda ve risk zincirlerinin dolaylı etkileri arasındaki farkı bootstrap güven aralığıyla verir. total=1 toplam etkiyi raporlar.

Çıktıda nereye bakılır?

İlk aracının “OUTCOME VARIABLE:” tablosu: X'in katsayısı a₁.
Paralel kolların tabloları: X'in katsayıları (a₂, a₃) ve M₁'in katsayıları (d₁, d₂), yani dallanma yolları.
Y tablosu: b₁, b₂, b₃ ve doğrudan etki c′.
“Indirect effect(s) of X on Y:” tablosu: Total ve her yol için Ind satırları (Effect, BootSE, BootLLCI, BootULCI); yolların tanımı “Indirect effect key:” bölümündedir. contrast=1 ile eklenen (C) satırları özgül etkiler arasındaki farkları gösterir. Zıt işaretli özgül etkiler toplam dolaylı etkide birbirini götürebilir.

Komşu modellerden farkı

Model 80: Yön terstir: paralel aracılar ortak bir son aracıda birleşir.
Model 6: İlk aracıdan sonraki aracılar da birbirine bağlıdır; tek bir uzun zincir oluşur.
Model 4: Hiçbir aracı diğerini yordamaz; ortak öncül aracı yoktur.
Model 82: Ortak bir başlangıç aracısı yerine iki bağımsız seri zincir tanımlanır.

Raporlama örneği

Sisteme duyulan güven, algılanan fayda ve algılanan riskin, yapay zekâ okuryazarlığı ile klinik karar destek sistemini kullanma niyeti arasındaki aracılık rolleri PROCESS Model 81 ve 5000 bootstrap örneklemiyle incelenmiştir. Okuryazarlık → güven → fayda → niyet yolunun dolaylı etkisi [ ] (%95 BootGA [ , ]), okuryazarlık → güven → risk → niyet yolunun dolaylı etkisi [ ] (%95 BootGA [ , ]) olarak bulunmuştur. Yalnız güven, yalnız fayda ve yalnız risk üzerinden dolaylı etkiler sırasıyla [ ], [ ] ve [ ]; doğrudan etki c′ = [ ], p = [ ] olarak hesaplanmıştır.

Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.

Sık yapılan hatalar

Ortak öncül aracıyı m= listesinin ilk sırasına yazmamak. PROCESS listedeki ilk değişkeni öncül kabul eder; sıra hatası başka bir değişkeni dallanma noktası yapar.
Toplam dolaylı etki anlamsız diye aracılık olmadığı sonucuna varmak. Fayda ve risk gibi zıt yönlü kollar toplamda birbirini dengeleyebilir; özgül etkiler tek tek incelenmelidir.
Paralel kollar arasında yol tanımlanmamasını, bu iki değişkenin gerçekte ilişkisiz olduğu biçiminde raporlamak.
Yalnız M₁'den çıkan d yollarının anlamlı olmasını dallanma hipotezinin kanıtı saymak; kanıt a₁·d·b çarpımlarının bootstrap güven aralıklarıdır.

Literatürden örnek

Doğrulanmış yayın örneği

Dong, W., Tang, H., Wu, S., Lu, G., Shang, Y., & Chen, C. (2024). The effect of social anxiety on teenagers' internet addiction: the mediating role of loneliness and coping styles. BMC Psychiatry, 24, 395.

Çalışmanın bulgusu: 1.188 lise ve ortaokul öğrencisinden oluşan örneklemde, sosyal kaygının internet bağımlılığıyla bağlantısı büyük ölçüde yalnızlık ve başa çıkma stilleri üzerinden işlemektedir: toplam dolaylı etki anlamlıdır (0.110, %95 GA [0.081, 0.140]) ve toplam etkinin %29.18'ini oluşturmaktadır. Seri yollardan sosyal kaygı → yalnızlık → olumlu başa çıkma → internet bağımlılığı yolu 0.016 (%95 GA [0.009, 0.024]), yalnızlık → olumsuz başa çıkma üzerinden geçen yol ise 0.009 (%95 GA [0.004, 0.016]) düzeyinde anlamlıdır; her iki güven aralığı da sıfırı içermemektedir.

Model seçimi ve değişken rolleri: Yazarlar 'PROCESS Macro Model 81 (v4.1)' kullandığını metinde açıkça belirtir: X = sosyal kaygı, M₁ = yalnızlık, M₂/M₃ = olumlu ve olumsuz başa çıkma stilleri (M₁'den beslenen paralel aracılar), Y = internet bağımlılığı — Model 81'in X→M₁→(paralel aracılar)→Y kalıbına birebir uyar.

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 80 Model 82