Mediation (indirekter Effekt)

Eine Mediation fragt, ob X auf Y nicht nur direkt wirkt, sondern auch über einen Zwischenschritt M (den Mediator). Drei Regressionen liefern die Pfade: a (X → M), b (M → Y bei gleichem X), c′ (X → Y direkt) und c (X → Y gesamt). Der indirekte Effekt ist das Produkt a·b; es gilt c = c′ + a·b. Schließt das Bootstrap-Konfidenzintervall von a·b 0 nicht ein, spricht das statistisch für einen indirekten Effekt (eine Ursache belegt das nicht). Der Anteil a·b / c zeigt, welcher Teil des Gesamteffekts über M läuft.

Beispiel: ab = 0,42, 95 %-Bootstrap-KI [0,27; 0,58]: Der indirekte Effekt über die Selbstwirksamkeit ist signifikant; der direkte Effekt (c′ = 0,42) ist es ebenfalls. Das passt zu der Annahme, dass Unterstützung auch über die Selbstwirksamkeit auf das Wohlbefinden wirkt - beweisen kann es eine einzelne Befragung nicht.

Vorsicht: Mit Daten aus einer einzigen Befragung belegt eine Mediation keine Kausalität: Die Reihenfolge X → M → Y ist eine Annahme aus der Theorie. Ob a und b einzeln signifikant sind, entscheidet nicht über den indirekten Effekt; maßgeblich ist das Intervall von a·b.