Loopt een invloed via een tussenstap? (mediatie)

Kort

Een grootheid X werkt vermoedelijk in op een uitkomst Y, en het effect loopt (deels) via een tussenstap M, de mediator. Voorbeeld: sociale steun (X) verhoogt de self-efficacy (M), en die verhoogt het welbevinden (Y). Kies drie getalskolommen; X mag ook precies twee waarden hebben (bijv. 0/1). Statable schat het indirecte effect a·b met een bootstrap-betrouwbaarheidsinterval. Covariaten zijn nog niet mogelijk.

Wat Statable berekent

• Drie regressies: pad a (X → M), paden b en c′ (Y uit X en M), totaal effect c (Y uit X); per pad B, standaardfout, β, t, p en 95%-betrouwbaarheidsinterval.
• Indirect effect a·b, met c = c′ + a·b. Het betrouwbaarheidsinterval komt uit de bootstrap (5000 nieuwe steekproeven, vaste startwaarde: dezelfde gegevens geven hetzelfde interval). De standaard is het percentielinterval; BCa kan worden gekozen onder “Meer opties” (zie “Bootstrapintervallen”).
• Ook het gestandaardiseerde indirecte effect en het aandeel a·b / c; het aandeel wordt alleen gegeven als het tussen 0 en 1 ligt.

Het resultaat lezen

• Beslissend is het bootstrapinterval van a·b: bevat het 0 niet, dan pleit dat statistisch voor een indirect effect (een oorzaak wordt hiermee niet aangetoond).
• Is het directe effect c′ ook statistisch significant en wijst het in dezelfde richting, dan loopt het effect maar gedeeltelijk via M; wijst het in de tegengestelde richting, dan heet dat competitieve mediatie. Statable vermijdt de woorden “volledige” en “partiële” mediatie, omdat ze van de steekproefomvang afhangen.
• De grafiek toont X → M → Y met B bij elk pad; ononderbroken betekent p < ,05, gestreept betekent geen duidelijk bewijs.

Voorwaarden en grenzen

• Minstens 10 personen met alle drie de antwoorden; vanaf ongeveer 50 is de bootstrap betrouwbaar.
• Lineaire verbanden, ongeveer gelijke spreiding van de residuen, onafhankelijke personen; uitschieters kunnen het indirecte effect sterk bepalen.
• De volgorde X → M → Y is een theoretische aanname die de gegevens niet kunnen toetsen. Bij gegevens uit één enquête bewijst mediatie geen causaliteit.

ab = 0,42, 95%-bootstrap-BI [0,27; 0,58]; a = 0,47, p < ,001; b = 0,91, p < ,001; c′ = 0,42, p = ,002; c = 0,84, p < ,001

Voor specialisten

PSPP berekent de paden, Statable zelf het indirecte effect (percentielinterval). Gestandaardiseerd: a·b · SD(X) / SD(Y). Gecontroleerd met R (lm, boot, lavaan, mediation::mediate): de puntschatting komt exact overeen, de bootstrapgrenzen binnen de toevalsfout.

Voorwaardelijke en seriële mediatie (onder “Meer opties”)

• Model 7 (PROCESS): een moderator W verandert het pad van X naar M. Model 14: W verandert het pad van M naar Y. Het indirecte effect hangt dan af van W. Er wordt een vierde getallenkolom gekozen (of een kolom met twee waarden).
• Waar het om gaat is de index van gemodereerde mediatie (index of moderated mediation): als het bootstrap-interval nul uitsluit, hangt het indirecte effect af van W. De voorwaardelijke indirecte effecten (bij het 16e, 50e en 84e percentiel van W volgens type 6, alternatief bij het gemiddelde ± 1 SD of bij eigen waarden) beschrijven alleen hoe groot het daar is. Als ze afzonderlijk van nul verschillen maar de index niet, tonen de data geen moderatie aan.
• Model 6: twee tussenstappen achter elkaar (X → M1 → M2 → Y). Statable toont de drie indirecte effecten, hun som en de drie contrasten tussen de paden. De volgorde van de tussenstappen is een aanname uit de theorie; de omgekeerde volgorde past even goed bij de data.
• Er is geen p voor indirecte effecten, de index en de contrasten, alleen het bootstrap-interval (B = 5000, vaste startwaarde); alle effecten komen uit dezelfde trekkingen. De twee factoren van een product worden op het gemiddelde gecentreerd; dat verandert de effecten niet, maar wel de afzonderlijke coëfficiënten (ze gelden dan bij W = gemiddelde).
• Niet inbegrepen: verdere covariaten, robuuste standaardfouten en verdere PROCESS-modellen. Deze berekening is geblokkeerd bij een gevalsgewicht.

Typische voorbeelden

• Steun van de ouders → zelfeffectiviteit → examenprestatie: loopt de invloed via zelfeffectiviteit?
• Stress → slaap → concentratie.