Trece o influență printr-o etapă intermediară? (mediere)

Pe scurt

O variabilă X influențează probabil un rezultat Y, iar efectul trece (în parte) printr-un pas intermediar M, mediatorul. Exemplu: sprijinul social (X) crește autoeficacitatea (M), iar aceasta crește bunăstarea (Y). Alegeți trei coloane de numere; X poate avea și exact două valori (de ex. 0/1). Statable estimează efectul indirect a·b cu un interval de încredere bootstrap. Covariabilele nu sunt încă posibile.

Ce calculează Statable

• Trei regresii: calea a (X → M), căile b și c′ (Y din X și M), efectul total c (Y din X); pentru fiecare cale B, eroare standard, β, t, p și interval de încredere de 95%.
• Efect indirect a·b, cu c = c′ + a·b. Intervalul de încredere provine din bootstrap (5000 de eșantioane noi, sămânță fixă: aceleași date dau același interval). Implicit este intervalul percentil; BCa poate fi ales la „Mai multe opțiuni” (vezi „Intervale bootstrap”).
• Și efectul indirect standardizat și proporția a·b / c; proporția este dată doar dacă se află între 0 și 1.

Citirea rezultatului

• Contează intervalul bootstrap al lui a·b: dacă nu include 0, acesta este un argument statistic pentru un efect indirect (nu dovedește o cauză).
• Dacă efectul direct c′ este de asemenea semnificativ statistic și merge în aceeași direcție, efectul trece doar în parte prin M; dacă merge în direcție opusă, aceasta se numește mediere competitivă. Statable evită cuvintele mediere „completă” și „parțială”, deoarece depind de mărimea eșantionului.
• Graficul arată X → M → Y cu B pe fiecare cale; linia continuă înseamnă p < ,05, linia întreruptă înseamnă nicio dovadă clară.

Cerințe și limite

• Cel puțin 10 persoane cu toate cele trei răspunsuri; de la aproximativ 50, bootstrap-ul este fiabil.
• Legături liniare, variație aproximativ egală a reziduurilor, persoane independente; valorile extreme pot influența puternic efectul indirect.
• Ordinea X → M → Y este o presupunere teoretică pe care datele nu o pot testa. Cu datele unui singur sondaj, medierea nu stabilește cauzalitatea.

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

Pentru specialiști

PSPP calculează căile, Statable calculează singur efectul indirect (interval percentil). Standardizat: a·b · SD(X) / SD(Y). Verificat cu R (lm, boot, lavaan, mediation::mediate): estimarea punctuală coincide exact, limitele bootstrap în limita erorii aleatoare.

Mediere condiționată și serială (la „Mai multe opțiuni”)

• Modelul 7 (PROCESS): un moderator W schimbă calea de la X la M. Modelul 14: W schimbă calea de la M la Y. Atunci efectul indirect depinde de W. Se alege o a patra coloană numerică (sau o coloană cu două valori).
• Contează indicele medierii moderate (index of moderated mediation): dacă intervalul său bootstrap exclude zero, efectul indirect depinde de W. Efectele indirecte condiționate (la percentilele 16, 50 și 84 ale lui W după tipul 6, alternativ la media ± 1 SD sau la valori proprii) descriu doar cât de mare este acolo. Dacă fiecare diferă separat de zero, dar indicele nu, datele nu stabilesc o moderare.
• Modelul 6: doi pași intermediari în succesiune (X → M1 → M2 → Y). Statable arată cele trei efecte indirecte, suma lor și cele trei contraste dintre căi. Ordinea pașilor intermediari este o presupunere din teorie; ordinea inversă se potrivește la fel de bine cu datele.
• Nu există p pentru efectele indirecte, indice și contraste, doar intervalul bootstrap (B = 5000, sămânță fixă); toate efectele provin din aceleași extrageri. Cei doi factori ai unui produs sunt centrați la medie; aceasta nu schimbă efectele, dar schimbă coeficienții individuali (ei sunt valabili atunci la W = media).
• Nu sunt incluse: alte covariabile, erori standard robuste și alte modele PROCESS. Acest calcul este blocat în cazul unei ponderi a cazurilor.

Exemple tipice

• Sprijinul părinților → autoeficacitate → performanță la examen: trece influența prin autoeficacitate?
• Stres → somn → concentrare.