Mediazione (effetto indiretto)

Una mediazione chiede se X influisce su Y non solo direttamente ma anche attraverso un passaggio intermedio M (il mediatore). Tre regressioni danno i percorsi: a (X → M), b (M → Y a X costante), c′ (X → Y diretto) e c (X → Y totale). L’effetto indiretto è il prodotto a·b; vale c = c′ + a·b. Se l’intervallo di confidenza bootstrap di a·b esclude lo 0, questo è un’evidenza statistica di un effetto indiretto (non dimostra una causa). La proporzione a·b / c mostra quale parte dell’effetto totale passa per M.

Esempio: ab = 0,42, IC bootstrap al 95% [0,27; 0,58]: l’effetto indiretto attraverso l’autoefficacia è statisticamente significativo, e lo è anche l’effetto diretto (c′ = 0,42). Ciò è compatibile con l’ipotesi che il sostegno influisca sul benessere anche attraverso l’autoefficacia - una singola rilevazione non può dimostrarlo.

Attenzione: Con dati di una sola rilevazione, una mediazione non stabilisce la causalità: l’ordine X → M → Y è un’ipotesi basata sulla teoria. Se a e b siano singolarmente statisticamente significativi non decide sull’effetto indiretto; lo decide l’intervallo di a·b.