Mediação (efeito indireto)

Uma mediação pergunta se X afeta Y não só diretamente, mas também através de um passo intermédio M (o mediador). Três regressões dão os percursos: a (X → M), b (M → Y mantendo X constante), c′ (X → Y direto) e c (X → Y total). O efeito indireto é o produto a·b; vale c = c′ + a·b. Se o intervalo de confiança bootstrap de a·b excluir 0, isso é evidência estatística de um efeito indireto (não demonstra uma causa). A proporção a·b / c mostra que parte do efeito total passa por M.

Exemplo: ab = 0,42, IC bootstrap a 95% [0,27; 0,58]: o efeito indireto através da autoeficácia é significativo, e o efeito direto (c′ = 0,42) também o é. Isto é compatível com o pressuposto de que o apoio também afeta o bem-estar através da autoeficácia - um único inquérito não o pode provar.

Atenção: Com dados de um único inquérito, uma mediação não estabelece causalidade: a ordem X → M → Y é um pressuposto da teoria. O facto de a e b serem individualmente significativos não decide sobre o efeito indireto; o intervalo de a·b, sim.