Hayes PROCESS Model 84Seri aracılık — W tüm a-yollarında

Model 84, seri aracılık mekanizmasının birinci aşaması (X→M yolu) düzenleyici değişkene bağlı olduğu bir koşullu süreç modelidir. Temel araştırma sorusu, X'in aracılar üzerinden Y'ye uzanan dolaylı etkisinin W düzeylerine göre değişip değişmediğidir. Bu değişim, moderasyonlu aracılık indeksiyle değerlendirilir.

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

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

Modeldeki koşullu yollar şu biçimde kurulmuştur: X'ten aracıya uzanan a-yolunda W düzenleyici etki gösterir.

Bu model en az 2 aracı değişken gerektirir (en fazla 4). Analiz aşamasında aracı değişkenler sırasıyla belirtilir; sıra, zincirdeki konumu belirler.

İstatistiksel gösterim

M₁ = i + a₁X + a₂W + a₃(X·W)

M₂ = i + a₄X + a₅W + a₆(X·W) + d₁M₁

Y = i + c′X + b₁M₁ + b₂M₂

Koşullu dolaylı etki (X → M₁ → Y): (a₁ + a₃W) · b₁

Koşullu dolaylı etki (X → M₁ → M₂ → Y): (a₁ + a₃W) · d₁ · b₂

Koşullu dolaylı etki (X → M₂ → Y): (a₄ + a₆W) · b₂

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) önce duygusal tükenmişliği artırıp ardından karar ertelemeyi (M₁→M₂) tetikleyerek mi etkilediğini merak ettiğinizi varsayalım. Model 84, 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) düzeyine 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

Qiu, H., Lu, H., Wang, X., Guo, Z., Xing, C., & Zhang, Y. (2024). A moderated chain mediation model examining the relation between smartphone addiction and intolerance of uncertainty among master's and PhD students. Heliyon, 10, e30994.

Çalışmanın bulgusu: 1.727 lisansüstü öğrenciden oluşan örneklemde, belirsizliğe tahammülsüzlük kaygıyı artırmakta, kaygı başa çıkma tarzını etkilemekte ve bu zincir akıllı telefon bağımlılığını beslemektedir: kaygı → olumlu başa çıkma üzerinden geçen zincir aracılık etkisi anlamlıdır (β = 0.013, SE = 0.003, %95 GA [0.006, 0.019]). Algılanan sosyal destek bu süreci yumuşatmaktadır: destek × belirsizliğe tahammülsüzlük etkileşimi hem kaygıyı (β = −0.06, p < .001) hem olumlu başa çıkmayı (β = −0.04, p < .05) anlamlı yordamıştır. Nitekim dolaylı etki, sosyal desteği düşük öğrencilerde (β = 0.092) yüksek olanlara göre (β = 0.066) daha büyüktür.

Model seçimi ve değişken rolleri: Metinde 'the PROCESS macro (Model 84)' ile düzenlenmiş zincir aracılık modeli kurulduğu belirtilir: X = belirsizliğe tahammülsüzlük, M₁ = kaygı, M₂ = olumlu başa çıkma stili, Y = akıllı telefon bağımlılığı, W = algılanan sosyal destek.

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 6 - Seri aracılıkmoderatörsüz temel hali Model 85 - Seri aracılık — W a-yolları + c′c′ yolu da moderasyonlu hali Model 87 - Seri aracılık — W son b-yolundaaynısı b-yolunda (ikinci aşama)

Model 83 Model 85