Hayes PROCESS Model 9Koşullu aracılık (a: W,Z)

Model 9, X'in M üzerinden Y'ye dolaylı etkisinin, X→M yolunu birbirinden bağımsız olarak düzenleyen iki değişkene (W ve Z) göre değişip değişmediğini sınar; her düzenleyici için ayrı bir kısmi indeks raporlanır.

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

Model neyi sınar, ne zaman kullanılır?

Model 9'da aracı denklemi iki iki yönlü etkileşim içerir: M = a₁X + a₂W + a₃Z + a₄(X·W) + a₅(X·Z). Sonuç denklemi düzenlenmez: Y = c′X + b₁M. Koşullu dolaylı etki (a₁ + a₄W + a₅Z)·b₁ biçimindedir. Yani Model 7'deki birinci aşama düzenlemesi ikinci bir değişkenle genişletilmiştir, ancak iki düzenleyici arasında X·W·Z terimi yoktur.

Bu eklemeli yapı nedeniyle dolaylı etki, W ve Z'nin ayrı ayrı doğrusal fonksiyonudur. PROCESS her düzenleyici için bir kısmi moderasyonlu aracılık indeksi raporlar: W için a₄·b₁, Z için a₅·b₁. W'nin indeksi, Z sabit tutulduğunda W bir birim değiştiğinde dolaylı etkinin ne kadar değiştiğini gösterir ve bu değişim Z'nin hangi düzeyde sabitlendiğinden bağımsızdır. Model 11'den ayrıldığı nokta tam olarak budur.

Kısmi indekslerden biri anlamlı, diğeri anlamsız çıkabilir. Bu durumda sonuç “dolaylı etki W'ye göre değişiyor, Z'ye göre değiştiğine dair kanıt yok” biçiminde yazılır; tek bir genel moderasyonlu aracılık kararı verilmez.

İstatistiksel gösterim

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

Y = i + c′X + b₁M

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

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.

Okul öncesi eğitim araştırmasından bir örnek

Anaokuluna devam eden 48–72 aylık çocuklarda evde ebeveynle birlikte kitap okuma sıklığının (X) okuma-yazmaya hazırbulunuşlukla (Y) ilişkili olduğu biliniyor. Araştırmacı bu ilişkinin alıcı dil düzeyi (M) üzerinden işlediğini öne sürüyor: birlikte okuma kelime dağarcığını genişletiyor, dil gelişimi de hazırbulunuşluğu destekliyor.

Birlikte okumanın dil gelişimine katkısının iki koşula bağlı olabileceği düşünülüyor: çocuğun yaşı (W; ay olarak) ve evde konuşulan dil sayısı (Z; tek dilli/iki dilli). Kuram bu iki koşulun birbirinden bağımsız etki ettiğini, yani yaşa bağlı farkın iki dilli ve tek dilli evlerde aynı büyüklükte olduğunu varsayıyor. Bu varsayım Model 9'u, aksi bir beklenti ise Model 11'i gerektirir.

SPSS PROCESS komutu

process y=hazirbulun /x=okuma /m=alicidil /w=yas /z=ikidil /model=9 /center=2 /boot=5000 /seed=2026 .

Yaş /w=, iki dillilik /z= ile tanımlanmıştır. Model 9'da iki düzenleyici simetrik roldedir, bu nedenle hangisinin /w= hangisinin /z= olduğu sonuçları değiştirmez, yalnız çıktıdaki sütun sırasını belirler. center=2 yalnız sürekli değişkenleri (okuma sıklığı ve yaş) merkezler; 0/1 kodlu iki dillilik değişkeni olduğu gibi kalır. Koşullu dolaylı etkiler yaşın 16., 50. ve 84. yüzdelikleriyle iki dillilik değişkeninin iki değeri çaprazlanarak hesaplanır.

Çıktıda nereye bakılır?

M tablosunda “Int_1” (X·W, a₄) ve “Int_2” (X·Z, a₅) satırları ile “Test(s) of highest order unconditional interaction(s)”: her etkileşimin (X*W ve X*Z satırları) ve ikisinin birlikte (BOTH(X) satırı) birinci aşamaya katkısı.
Y tablosunda M (b₁) ve X (c′) katsayıları; bu tabloda düzenleyici yer almaz.
“Conditional indirect effects of X on Y” tablosu: W ve Z sütunlarıyla her kombinasyondaki dolaylı etki, BootSE, BootLLCI ve BootULCI.
Kısmi moderasyonlu aracılık indeksleri (Hayes'in partial moderated mediation olarak adlandırdığı ölçü): W ve Z için ayrı satırlarda a₄·b₁ ve a₅·b₁, BootSE ve bootstrap güven aralığı. Her düzenleyici için karar kendi satırına dayanır.

Komşu modellerden farkı

Model 7: X→M yolunu tek düzenleyici (W) düzenler; tek bir moderasyonlu aracılık indeksi raporlanır.
Model 10: W ve Z, X→M yoluna ek olarak doğrudan yolu da eklemeli biçimde düzenler.
Model 11: X·W·Z terimi eklenir; W'ye göre değişim Z'nin düzeyine bağlı olur ve moderasyonlu moderasyonlu aracılık indeksi raporlanır.
Model 2: Aynı eklemeli iki düzenleyici yapısı aracı olmadan doğrudan X–Y ilişkisine uygulanır.

Raporlama örneği

Alıcı dilin, ebeveynle birlikte kitap okuma sıklığı ile okuma-yazmaya hazırbulunuşluk arasındaki aracılık rolünün çocuğun yaşına ve evdeki dil sayısına göre değişip değişmediği PROCESS Model 9 ile 5000 bootstrap örneklemiyle incelenmiştir. Yaş için kısmi moderasyonlu aracılık indeksi [ ] (BootSE = [ ], %95 BootGA [ , ]), iki dillilik için [ ] (BootSE = [ ], %95 BootGA [ , ]) olarak bulunmuştur. Koşullu dolaylı etkiler yaşın ve dil durumunun seçilen kombinasyonlarında [ ] ile [ ] arasında değişmiştir.

Köşeli parantezler kendi çıktınızdaki değerlerle doldurulur.

Sık yapılan hatalar

Model 9'da tek bir “moderasyonlu aracılık indeksi” arayıp kısmi indekslerden birini genel sonuç gibi raporlamak. Her indeks, diğer düzenleyici sabitken yalnız kendi düzenleyicisinin katkısını gösterir.
Kısmi indeksleri karşılaştırıp “yaş, iki dillilikten daha güçlü bir düzenleyicidir” demek. İki değişkenin ölçü birimleri farklıysa indeksler doğrudan karşılaştırılamaz.
W ile Z arasında etkileşim bekleyen bir kuramla Model 9 kullanmak. Bu model düzenleyicilerin etkisini eklemeli kabul eder; koşullu düzenleme beklentisi Model 11 ile sınanır.
Dokuz ya da altı satırlık koşullu dolaylı etki tablosundaki anlamlı/anlamsız satır örüntüsünü indeks yerine kanıt olarak kullanmak.

Literatürden örnek

Doğrulanmış yayın örneği

Yan, X., Chen, Y.-S., & Lin, Y. (2025). Unpacking the mechanisms and consequences of artificial intelligence in enabling green value co-creation for SMEs. Scientific Reports, 15(1), 42336.

Çalışmanın bulgusu: 632 KOBİ katılımcısından oluşan örneklemde, yapay zekâ yetenekleri ile yeşil değer birlikte yaratımı arasındaki ilişki firmanın yeşil öğrenme kapasitesiyle güçlenmektedir: yeşil keşif öğrenmesinin düzenleyici etkisi anlamlıdır (β = 0.209, p < .001), yeşil kullanım öğrenmesininki daha küçüktür (β = 0.116). Yapay zekâ yetenekleri → yeşil değer birlikte yaratımı → çevresel performans (AIC-GVC-ECP) yolunda düzenlenmiş aracılık indeksi (dolaylı etkinin moderatör düzeyine göre değişiminin testi) her iki moderatör için anlamlıdır: yeşil keşif öğrenmesi (GER) için 0.0703 (%95 Boot GA [0.0491, 0.0926]), yeşil kullanım öğrenmesi (GEI) için 0.0404 (%95 Boot GA [0.0180, 0.0638]); her iki güven aralığı da sıfırı içermemektedir.

Model seçimi ve değişken rolleri: Model 9, a-yolunun (X→M) iki ayrı moderatör (W ve Z) tarafından düzenlendiği moderatörlü aracılık modelidir. Metin 'PROCESS macro model 9 developed by Hayes' ifadesiyle kullanımı açıkça belirtir (632 KOBİ örneklemi).

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 10 - Koşullu aracılık (a: W,Z · c′: W,Z)c′ yolu da moderasyonlu hali Model 16 - Koşullu aracılık (b: Q,V)aynısı b-yolunda (ikinci aşama)

Model 8 Model 10