Mediación (efecto indirecto)

Una mediación pregunta si X influye en Y no solo de forma directa, sino también a través de un paso intermedio M (el mediador). Tres regresiones dan las rutas: a (X → M), b (M → Y manteniendo X constante), c′ (X → Y directa) y c (X → Y total). El efecto indirecto es el producto a·b; se cumple c = c′ + a·b. Si el intervalo de confianza bootstrap de a·b excluye el 0, esto es evidencia estadística de un efecto indirecto (no demuestra una causa). La proporción a·b / c muestra qué parte del efecto total pasa por M.

Ejemplo: ab = 0,42, IC bootstrap del 95 % [0,27; 0,58]: el efecto indirecto a través de la autoeficacia es significativo, y también lo es el efecto directo (c′ = 0,42). Esto es compatible con el supuesto de que el apoyo influye en el bienestar también a través de la autoeficacia; una sola encuesta no puede demostrarlo.

Precaución: Con datos de una sola encuesta, una mediación no establece causalidad: el orden X → M → Y es un supuesto de la teoría. Que a y b sean significativos por separado no decide sobre el efecto indirecto; lo decide el intervalo de a·b.