Медиация в психологии это: Медиация — психологический центр, помощь психотерапевта, консультация психолога

Содержание

Что такое медиатор в психологии – определение профессии простыми словами

Конфликты повседневном мире встречаются тебе каждый день. Они бывают разными по своему уровню: обычные — бытовые, глобальные — на общемировом уровне.  Многие из них возникают и проходят без твоего непосредственного участия, а другие – требуют от тебя полного присутствия. Не всегда получается найти правильный выход из сложившихся обстоятельств.

Это может зависеть не только от твоего желания разрешить конфликт, но и от того, что обстоятельства, часто складываются не в твою пользу: не то время, не то место, не то настроение.

В этой статье:

Кто такой медиаторФункции медиатораНемного историиОсновные принципы медиацииОбласть примененияСовременные направления медиации

Кто такой медиатор

Медиация позволяет урегулировать любой конфликт через посредника. Этот посредник называется медиатором.

Фото автора Monstera: Pexels

Медиатор, прежде всего, человек не заинтересованный в соблюдении интересов ни одной из сторон. Его задача – организовать переговоры таким образом, чтобы стороны пришли к взаимовыгодному решению.

Когда ты сама можешь выступить медиатором

Простым примером работы медиатора можешь служить ты сама в случае, если твоя подруга попросила тебя быть посредником в налаживании отношений со своим бывшим, зная заранее о том, что ты поддерживаешь с ним дружеские взаимоотношения.

Новости СМИ2

В этом случае, ты не являешься заинтересованной стороной, конечно, если не считать твоего отношения к подруге и её бывшему, которого она старается вернуть. В любом случае, ты осознаёшь, что должна проявить как можно более нейтральную позицию, потому что неизвестно, как развернутся их внутренние взаимоотношения, а, в случае проявления твоей симпатии одной из сторон, крайней, однозначно, будешь ты.

Исходя из всех вводных данных, ты организовываешь соответствующее мероприятие и создаешь необходимые, комфортные условия для налаживания отношений между твоей подругой и бывшим, которого она хочет, непременно сделать настоящим. Это, собственно, проблема твоей подруги.

Медиатор. Его роль в переговорах, процедуре медиации.

Её бывшему ты звонишь на правах его друга и озвучиваешь приглашение на мероприятие, не забывая упомянуть о присутствии на нем подруги и её желании помириться с ним. После этого занимаешь нейтральную позицию наблюдателя, периодически включаясь в процесс, но не занимая чью-то позицию.  Таким образом, ты непосредственно принимаешь участие в урегулировании конфликта, не навязывая вариантов окончательного решения.

Функции медиатора

Итак, функции медиатора:

  • создать благоприятную обстановку для общения;
  • обеспечить каждому из участников конфликта возможность свободно высказать свою позицию в сложившейся обстановке, при этом быть услышанным и понятым;
  • предложить и обсудить варианты выхода из конфликта.

Медиатор – не переговорщик или консультант

При этом, не следует отождествлять медиатора с переговорщиком. В отличие от переговорщика или консультанта, медиатор:

  • не предлагает готовых решений, но нацелен на достижение чётких соглашений между сторонами, то есть на то, как они будут решать конкретные вопросы для разрешения сложившихся обстоятельств. Консультант больше нацелен на осознание сторонами своего поведения;
  • не даёт правовых оценок позициям сторон или выбранным ими решениям. Консультант может оказывать активную правовую или профессиональную поддержку;
  • не помогает осознать или устранить психологические первопричины конфликта, то есть осуществляет контроль за течением процесса, но не стремится влиять на результат или участников процесса. Консультант, как правило, пытается оказать влияние на стороны конфликта или результат переговоров;
  • принимает во внимание интенсивность или направленность человеческих чувств, но не чувствует их. Консультант не обеспокоен этой сферой совсем;
Giphy
  • не зацикливается на анализе прошлых событий, а больше ориентирован на вероятное будущее в результате разрешения конфликта. Консультант счёл бы необходимым детально исследовать причины возникновения ситуации;
  • организация переговоров по принципу «лицо к лицу», при этом личное присутствие медиатора обязательно. Консультант может исключить своё присутствие в переговорах, так как ему необязательно видеть обе стороны одновременно;
  • обязательное требование готовности к переговорам от каждой из сторон конфликта. Консультант может довольствоваться работой с одной из сторон.

Из всего вышенаписанного можно сделать однозначный вывод, что медиатор – это не консультант, не юрист, не адвокат, не судья, не психоаналитик или психиатр. Он просто медиатор!

Немного истории

Использование нейтральных посредников в переговорах для разрешения любых споров или при заключении разного рода взаимовыгодных соглашений практиковалось с давних времен.  Были известны случаи, описанные в рукописях Древней Греции, Вавилона, Финикии. Посредники всегда признавались уникальными людьми и в некоторых культурах почитались на ряду со жрецами или вождями.

Фото автора Tima Miroshnichenko: Pexels

Первые попытки использовать медиацию в Европе были направленны на урегулирование семейных споров или конфликтов. Полное признание в современном мире медиация получила в конце ХХ столетия, именно в этот период окончательно сформировались её основные принципы.

Основные принципы медиации

В настоящее время основные принципы, правила и условия ведения медиации включают в себя:

  • добровольность;
  • конфиденциальность;
  • взаимоуважение;
  • равноправие сторон;
  • нейтральность и беспристрастность;
  • прозрачность процедуры.

Область применения

Область применения медиации в современном обществе также значительно расширилась, и затрагивает следующие области общественный и межличностных взаимоотношений:

  • конфликты в рабочей среде;
  • семейные споры;
  • авторское право и интеллектуальная собственность;
  • системы среднего и высшего образования;
Фото автора Anthony Shkraba: Pexels
  • банковская и страховая сфера;
  • внешнеполитические и конфликты внутренней политики государств;
  • корпоративные споры различного уровня.

Современные направления медиации

Исходя из сфер применения, получили развитие разные направления медиации. В настоящее время можно выделить такие виды медиации как:

  • медиация, ориентированная на решение проблем;
  • трансформативная медиация;
  • нарративная медиация;
  • семейно-ориентированная медиация;
  • медиация, основанная на понимании;
  • восстановительная медиация;
  • оценочная медиация;
  • диалектическая медиация.

Отдельно хочется сказать о возможности использования новых технологий в процессах медиации, в частности, медиация с помощью интернета. Этот вид медиации позволяет разрешать возникшие конфликты в кратчайшие сроки, не взирая на расстояния и время.

Что такое медиация и как вести себя во время конфликта

Медиация все еще малоизвестная сфера деятельности. Зачастую люди думают, что это что-то про йогу или приспособление для игры на гитаре. Как признала Галина Петровна, еще несколько лет назад даже поисковик в интернете не выдавал сразу правильное пояснение этого слова. Но времена меняются, сейчас все больше людей узнают о медиаторах и обращаются к ним за помощью. Если вы еще не сталкивались с этим – рассказываем, медиатор – нейтральный посредник при переговорах. Если у вас с кем-то разгорелся конфликт, вы можете обратиться к медиатору. Суть работы посредника – урегулирование конфликта путем ведения переговоров.

— Меня, как специалиста, привлекают любые «живые» форматы, направленные на популяризацию медиации. Аудитория «Краснодарских известий» позволяет охватить разные социальные и демографические группы. Важно, чтобы о медиации и медиативных технологиях, направленных на построение конструктивного диалога, узнавало как можно больше людей,

— рассказала спикер.

Как это работает?

Медиация – это нормативно урегулированная процедура, которая базируется на своих принципах, этапах и техниках. Среди принципов — добровольность, равноправие сторон, нейтральность, беспристрастность и конфиденциальность.

Медиация — это не только внесудебная процедура урегулирования споров, но и новая социальная технология, позволяющая вести конструктивный диалог. На мой взгляд, навыки ведения диалога в современном обществе практически отсутствуют. Медиативные технологии в определенной мере могут этот дефицит восполнить.

Техник, которые использует медиатор во время переговоров, много. Зачастую они базируются на психологии, но при этом переговорщику всегда нужно помнить, где заканчивается медиация и начинается психотерапия, ведь это совершенно разные процедуры. 

Одним из важных факторов во время переговоров является налаживание доверительного контакта со сторонами. По словам спикера, медиатор — не психолог, но для установления коммуникации зачастую ему необходимо прорабатывать эмоции клиента. Если злость, обида или гнев мешают вести диалог, в этом случае может помочь колесо эмоций Р. Плутчика.

Как продать вождю прищепки или зачем выяснять интерес другой стороны при переговорах

После теории участники получили несколько практических кейсов, после сыграли в игру, направленную на отработку техник переговоров и выявление интереса. По сценарию игры участников разделили на два фронта: вождь, у которого есть много жемчуга, и купцы, у которых есть товар. Цель вождя — приобрести только драгоценные камни, потратив при этом как можно меньше жемчуга, цель купцов – продать весь товар, тем самым получив весь жемчуг. Суть игры в том, чтобы выявить интерес противоположной стороны и научиться вести переговоры. Именно поэтому важно выстраивать доверительные отношения, так проще понять цель другого человека. Поэтому медиатор зачастую задает вопросы, почему и зачем.

На то, чтоб постичь все тайны ведения удачных переговоров, двух часов одного мастер-класса, конечно, не хватит, но понять основные принципы вполне реально.

Показательно, что на участие в мастер-классе, прежде всего, откликнулись те, кто работает с подростками и молодежью, среди них вожатые и специалисты по работе с молодежью. Молодежь в силу возраста и недостаточного социального опыта является одной из самых уязвимых групп с точки зрения вовлеченности в самые разные конфликты. Надеюсь, что первое приобщение к навыкам ведения переговоров и урегулирования споров, позволит чувствовать себя более уверенно и ресурсно в ситуации, когда потребуется конструктивно выстроить коммуникацию в конфликте,

— поделилась Галина Пертовна.

Занятие было интересным, так как тема медиации не так широко распространена и хотелось больше про неё узнать, что мы и сделали! Важный момент для меня заключался в том, что был блок практики, где мы опробовали ранее изученный на лекционной части материал, поняли, как вести себя во время переговоров, какие сведения получать от противоположной стороны,

— поделилась впечатлениями участница мастер-класса Надежда.

Уже в следующий четверг, 5 августа, в пресс-центре «Краснодарских известий» пройдет очередной мастер-класс. С приглашенным спикером будем развивать ораторские способности и преодолевать страх перед публичным выступлениями.

Коротко о медиации

Все чаще медиацию предпочитают обращениям в суды, ведь эта процедура быстрее, дешевле, и в конечном итоге все стороны приходят к решению, которое всех устраивает, тогда как суд априори говорит о том, кто прав, а кто виноват

В медиации переговорщик чаще всего строит свою речь с помощью вопросов, он не ведет диалог, а подталкивает к нему. Главные вопросы: «Что случилось?, Что ты чувствуешь?, Зачем тебе это?».

При переговорах важна обратная связь, медиатор обязательно переспросит или даже перескажет слова рассказчика. Например: Правильно ли я вас понял, что…

Медиатор должен хорошо контролировать свои эмоции, он не может позволить себе осуждение или жалость, ведь он гарантирует беспристрастность.

Медиацией может заниматься только лицензированный специалист, для этого необходимо получить соответствующее образование.

Текст подготовила Виктория Салпагарова

методы и технологии работы. Иматон

Вступление

Программа обучения разработана в соответствии с Федеральным законом №193-ФЗ от 27. 07.2010 «Об альтернативной процедуре урегулирования споров с участием посредника (процедуре медиации)», законодательно закрепившим применение медиации в правовом поле нашей страны.

Медиация – это процедура урегулирования конфликта на взаимовыгодной основе,  с  участием в качестве посредника независимого лица – медиатора. При успешном исходе медиации нет ни побежденных, ни победителей, выигрывают все стороны, вовлеченные в конфликт. Поэтому медиация приобретает популярность и успешно конкурирует с судебным способом разрешения споров, а профессиональные медиаторы становятся востребованными специалистами.

На программу приглашаются конфликтологи, психологи, специалисты по социальной работе, организаторы системы образования, педагоги, школьные психологи, психологи-консультанты, юристы, все те, кто стремится овладеть навыками профессионального медиатора.

В результате обучения участники смогут:

  • понять суть процесса медиации;
  • развить базовые компетенции профессионального медиатора;
  • освоить процедуры и алгоритмы проведения медиации;
  • освоить авторскую технологию работы «Карта медиации»;
  • использовать полученные навыки и освоенные процедуры для медиации конфликтов.

В программе

I ступень. Введение в медиацию

В программе:

  • Юридические основы медиации в РФ.
  • История медиации.
  • Тезаурус в медиации.
  • Модели медиации.
  • Правовая база работы медиатора.
  • Документооборот, сопровождающий процедуру медиации.
  • Мировой опыт медиации.

II ступень. Профессиональные компетенции медиатора

В программе:

  • Основные отличия в работе медиатора, конфликтолога, психолога, педагога, юриста.
  • Природа конфликта как отправная точка медиации.
  • Классификация конфликтов и алгоритмов их разрешения.
  • Природа толерантности и основная цель медиации.
  • Стадии и этапы процедуры медиации.
  • Цели и задачи медиатора на каждом этапе.
  • Эффективная коммуникация в зоне конфликта.
  • Специальные навыки и коммуникативная компетентность медиатора
  • Базовый алгоритм работы медиатора.
  • Медиативное интервью.
  • Применение специальных вопросов в работе медиатора.
  • Модель компетенций медиатора.
  • Оценка эффективности медиации.

III ступень. Технология работы медиатора

В программе:

  • Авторская технология работы медиатора: «Карта медиации» (Н. М. Лаврова, В. В. Лавров):
  • презентация медиатора;
  • приглашение и вовлечение в медиацию спорных сторон;
  • работа с запросом на медиацию;
  • предмет спора в медиации;
  • организация пространства для проведения процедуры медиации;
  • стиль и имидж медиатора;
  • выявление интересов спорных сторон;
  • выявление ожиданий спорных сторон;
  • процедура принятие решений сторонами для урегулирования спора;
  • медиативная оговорка;
  • заключение соглашения о проведении процедуры медиации;
  • содержание медиативного соглашения;
  • прогноз выполнения медиативного соглашения.
  • Практическая отработка технологии «Карта медиации».
  • Супервизия практики. 

Формы работы

мини-лекции, дискуссии, практикум, ролевые и имитационные игры, разбор кейсов, демонстрационные сессии, интерактивный метод обучения с обратной видеосвязью, супервизия.

  • Объем программы 72 академических часа

  • Удостоверение о повышении квалификации.

Внимание!

В программе предусмотрен выходной день. По окончании программы участники получают удостоверение о прохождении пролонгированного курса обучения в области медиации, подтверждающее право дипломированных специалистов применять освоенные методы и технологии работы на практике. 
Объем программы составляет 72 часа, поэтому ее прохождение может рассматриваться как курс повышения квалификации и учитываться при аттестации специалистов.

Материалы

Предлагаем Вам посмотреть видеозаписи открытых встреч с Н. М. Лавровой:

«Современная семья: конфликты, кризисы, функциональные ресурсы»

«Профессиональная медиация»

«Медиация в здравоохранении».

Отзывов пока нет

Вы можете оставить отзыв о программе в своем личном кабинете, в разделе Посещенные события.

Резюме

Медиация (статистика) | Психология Вики

Оценка | Биопсихология | Сравнительный | Познавательный | Развивающие | Язык | Индивидуальные различия | Личность | Философия | Социальные |
Методы | Статистика | Клинический | Образовательные | промышленный | Профессиональные товары | Мировая психология |

Статистика: Научный метод · Методы исследования · Экспериментальная дизайн · Курсы статистики бакалавриата · Статистические тесты · Теория игры · Теория принятия решений


Простая модель статистического посредничества.

В статистике модель посредничества — это модель, которая стремится идентифицировать и объяснить механизм или процесс, лежащий в основе наблюдаемой связи между независимой переменной и зависимой переменной, путем включения третьей объясняющей переменной, известной как переменная-посредник .

Вместо того, чтобы выдвигать гипотезу о прямой причинно-следственной связи между независимой переменной и зависимой переменной, опосредованная модель предполагает, что независимая переменная вызывает переменную-посредник, которая, в свою очередь, вызывает зависимую переменную. Таким образом, медиаторная переменная служит для уточнения характера связи между независимыми и зависимыми переменными. [1] Другими словами, опосредующие отношения возникают, когда третья переменная играет важную роль в управлении отношениями между двумя другими переменными.

В настоящее время исследователи сосредоточили свои исследования на лучшем понимании известных результатов. Анализ опосредования используется для понимания известной взаимосвязи путем изучения лежащего в основе механизма или процесса, посредством которого одна переменная ( X ) влияет на другую переменную (

Y ). Например, причина X некоторой переменной ( Y ) предположительно предшествует Y во времени и имеет порождающий механизм , объясняющий его влияние на Y . [2] Таким образом, если гендер считается причиной какой-либо характеристики, предполагается, что в концепции гендера присутствуют другие социальные или биологические механизмы, которые могут объяснить, как возникают гендерно-ассоциированные различия. Явное включение такого механизма называется посредником.

В психологии факторы обычно рассматриваются как независимые переменные, а результаты как зависимые переменные, и влияние одного на другое часто опосредовано процессами.

Содержание

  • 1 Baron and Kenny’s (1986) Steps for Mediation
  • 2 Прямые и косвенные посреднические эффекты
  • 3 Полное и частичное посредничество
  • 4 Тест Собеля
  • 5 Проповедник и Хейс (2004) Bootstrap Method
  • 6 Значение посредничества
  • 7 подходов к посредничеству
  • 8 Критика измерения посредничества
  • 9 Другие третьи переменные
  • 10 Переменная посредника
  • 11 Модерируемое посредничество
  • 12 Опосредованная модерация
  • 13 Уравнения регрессии для модерируемого посредничества и опосредованного модерирования
  • 14 Каталожные номера
  • 15 Внешние ссылки

Барон и Кенни (1986) Шаги для посредничества

Барон и Кенни (1986) [3] изложили несколько требований, которые должны быть выполнены, прежде чем можно будет говорить о посреднических отношениях. Ниже они описаны на реальном примере. См. диаграмму выше для визуального представления общих посреднических отношений, которые необходимо объяснить.

Шаг 1:

Регрессия зависимой переменной по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что независимая переменная является значимым предиктором зависимой переменной.

Независимая переменная Зависимая переменная

  • β 11 значимый

Шаг 2:

Регресс медиатора по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что независимая переменная является значимым предиктором медиатора. Если посредник не связан с независимой переменной, то он не может ничего опосредовать.

Независимый переменный посредник

  • β 21 значимый

Шаг 3:

Регрессируйте зависимую переменную как по посреднику, так и по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что медиатор является значимым предиктором зависимой переменной, контролируя при этом независимую переменную.

Этот шаг включает в себя демонстрацию того, что когда посредник и независимая переменная используются одновременно для прогнозирования зависимой переменной, ранее значимый путь между независимой и зависимой переменной (шаг 1) теперь значительно сокращается, если не становится незначимым. Другими словами, если бы посредник был удален из связи, связь между независимыми и зависимыми переменными заметно уменьшилась бы.

  • β 32 значимый
  • β 31 должен быть меньше по абсолютной величине, чем исходный эффект посредничества (β 11 выше)

Пример

Следующий пример, взятый из Howell (2009), [4] , объясняет каждый шаг требований Бэрона и Кенни для дальнейшего понимания того, как характеризуется эффект посредничества. Шаг 1 и шаг 2 используют регрессионный анализ, тогда как шаг 3 использует множественный регрессионный анализ.

Шаг 1:

То, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная), показывает, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей (т. е. зависимая переменная).

Как вас воспитывали Уверенность в собственных способностях к воспитанию детей.

Шаг 2:

То, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная), предсказывает ваше чувство компетентности и самооценки (т. е. посредник).

Ваше воспитание Чувство компетентности и самоуважения.

Шаг 3:

Ваше чувство компетентности и самоуважения (т. е. посредник) предсказывает, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей (т. е. зависимая переменная), при этом контролируя то, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная).

Такие выводы могут привести к заключению, подразумевающему, что ваше чувство компетентности и самоуважения опосредуют взаимосвязь между тем, как вас воспитывали, и тем, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей.

Примечание. Если шаг 1 не дает значимого результата, можно еще иметь основания для перехода к шагу 2. Иногда действительно существует значимая связь между независимыми и зависимыми переменными, но из-за небольших размеров выборки или других посторонних факторов, не может быть достаточно мощности, чтобы предсказать эффект, который действительно существует (см. Shrout & Bolger, 2002 [5] для получения дополнительной информации).

Прямые и косвенные посреднические эффекты

На диаграмме, показанной выше, косвенный эффект представляет собой произведение коэффициентов пути «A» и «B». Прямое влияние оказывает коэффициент «С». Общий эффект измеряет степень изменения зависимой переменной при увеличении независимой переменной на одну единицу. Напротив, косвенный эффект измеряет степень изменения зависимой переменной, когда независимая переменная остается неизменной, а переменная-посредник изменяется до уровня, которого она достигла бы, если бы независимая переменная увеличилась на одну единицу. [6] [7] В линейных системах общий эффект равен сумме прямого и косвенного эффектов ( C + AB в приведенной выше модели). В нелинейных моделях общий эффект обычно равен не сумме прямых и косвенных эффектов, а их измененной комбинации. [7]

Полное и частичное опосредование

Переменная-посредник может учитывать все или некоторые из наблюдаемых взаимосвязей между двумя переменными.

Полное посредничество

Максимальное свидетельство посредничества, также называемое полным посредничеством, будет иметь место, если включение переменной посредничества снизит связь между независимой переменной и зависимой переменной (см. путь c на диаграмме выше) до нуля. Это редко, если вообще происходит. Наиболее вероятное событие состоит в том, что c становится более слабым, но все же значимым путем с включением эффекта посредничества.

Частичное посредничество

Частичное посредничество утверждает, что переменная-посредник объясняет некоторые, но не все отношения между независимой переменной и зависимой переменной. Частичное опосредование подразумевает, что существует не только значимая связь между медиатором и зависимой переменной, но и некоторая прямая связь между независимой и зависимой переменной.

Чтобы установить полное или частичное опосредование, уменьшение дисперсии, объясняемое независимой переменной, должно быть значительным, как определено одним из нескольких тестов, таких как тест Собеля. [8] Влияние независимой переменной на зависимую переменную может стать несущественным, когда посредник вводится просто потому, что объясняется тривиальное количество дисперсии (т. е. не истинное опосредование). Таким образом, необходимо продемонстрировать значительное снижение дисперсии, объясняемое независимой переменной, прежде чем утверждать о полном или частичном посредничестве. Возможны статистически значимые косвенные эффекты при отсутствии общего эффекта. [9] Это можно объяснить наличием нескольких промежуточных путей, которые компенсируют друг друга и становятся заметными, когда контролируется один из компенсирующих медиаторов. Это означает, что термины «частичное» и «полное» посредничество всегда следует интерпретировать относительно набора переменных, присутствующих в модели. Во всех случаях операцию «фиксация переменной» следует отличать от операции «контроля за переменной», которая неуместно используется в литературе. [6] [10] Первое означает физическую фиксацию, а второе — обусловливание, корректировку или добавление к регрессионной модели. Эти два понятия совпадают только тогда, когда все члены ошибок (не показаны на диаграмме) статистически некоррелированы. Когда ошибки коррелированы, необходимо внести коррективы, чтобы нейтрализовать эти корреляции, прежде чем приступать к анализу посредничества (см. Байесовские сети).

Тест Собеля

Основная статья: Тест Собеля

Как упоминалось выше, критерий Собеля [8] рассчитывается, чтобы определить, значительно ли уменьшилась взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной после включения переменной-посредника. Другими словами, этот тест оценивает, является ли эффект посредничества значительным.

Файл:Собелтестстатистическое уравнение.png

Исследует взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной по сравнению с взаимосвязью между независимой переменной и зависимой переменной, включая фактор-посредник.

Тест Собеля более точен, чем шаги Бэрона и Кенни, описанные выше, однако он имеет низкую статистическую мощность. Таким образом, требуются большие размеры выборки, чтобы иметь достаточную мощность для обнаружения значительных эффектов. Это связано с тем, что ключевым предположением теста Собеля является предположение о нормальности. Поскольку критерий Собеля оценивает данную выборку по нормальному распределению, небольшие размеры выборки и асимметрия выборочного распределения могут быть проблематичными (более подробную информацию см. в разделе Нормальное распределение). Таким образом, общее эмпирическое правило, предложенное MacKinnon et al., (2003) [11] заключается в том, что размер выборки 1000 требуется для обнаружения небольшого эффекта, размер выборки 100 достаточен для обнаружения среднего эффекта, а размер выборки 50 требуется для обнаружения большого эффекта.

Preacher & Hayes (2004) Метод начальной загрузки

Метод начальной загрузки дает некоторые преимущества для теста Собеля, прежде всего увеличение мощности. Метод начальной загрузки Проповедника и Хейса — это непараметрический тест (см. Непараметрическая статистика для обсуждения того, почему непараметрические тесты имеют большую мощность). Таким образом, метод начальной загрузки не нарушает предположений о нормальности и поэтому рекомендуется для небольших выборок. Начальная загрузка включает повторную случайную выборку наблюдений с заменой из набора данных для вычисления желаемой статистики в каждой повторной выборке. Более сотен или тысяч повторных выборок начальной загрузки обеспечивают аппроксимацию выборочного распределения интересующей статистики. Hayes предлагает макрос , который вычисляет начальную загрузку непосредственно в SPSS, компьютерной программе, используемой для статистического анализа. Этот метод обеспечивает точечные оценки и доверительные интервалы, по которым можно оценить значимость или незначимость посреднического эффекта. Точечные оценки показывают среднее значение по количеству бутстрапированных выборок, и если ноль не попадает между результирующими доверительными интервалами метода бутстрэппинга, можно с уверенностью заключить, что существует значительный эффект посредничества, о котором следует сообщить.

Значение посредничества

Как указано выше, существует несколько различных вариантов оценки модели посредничества.

Начальная загрузка [12] [13] становится наиболее популярным методом тестирования посредничества, потому что он не требует выполнения допущения о нормальности и потому что его можно эффективно использовать с выборками меньшего размера ( N < 25). Однако посредничество по-прежнему чаще всего определяется с помощью логики Барона и Кенни 9.0018 [14] или тест Собеля. Становится все труднее публиковать тесты посредничества, основанные исключительно на методе Барона и Кенни, или тесты, которые делают предположения о распределении, такие как тест Собеля. Таким образом, важно учитывать ваши возможности при выборе теста для проведения. [9]

Подходы к медиации

Хотя концепция медиации, как она определена в психологии, теоретически привлекательна, методы, используемые для эмпирического изучения медиации, вызывают сомнения у статистиков и эпидемиологов [6] [10] [15] и интерпретируется формально. [7]

(1) Экспериментально-причинно-следственная схема

Экспериментально-причинно-следственная схема используется, когда предполагаемый медиатор подвергается экспериментальным манипуляциям. Такой дизайн подразумевает, что кто-то манипулирует некоторой контролируемой третьей переменной, которая, как они имеют основания полагать, может быть основным механизмом данной связи.

(2) Проект измерения посредничества

План измерения посредничества можно рассматривать как статистический подход. Такой план предполагает, что измеряется предлагаемая промежуточная переменная, а затем используется статистический анализ для установления посредничества. Этот подход не предполагает манипулирования гипотетической опосредующей переменной, а включает только измерение.

См. Spencer et al., 2005 [16] для обсуждения упомянутых выше подходов.

Критика измерения посредничества

Экспериментальные подходы к посредничеству следует применять с осторожностью. Во-первых, важно иметь сильную теоретическую поддержку для исследовательского исследования потенциальной опосредующей переменной. Критика посреднического подхода основывается на способности манипулировать и измерять посредническую переменную. Таким образом, нужно уметь манипулировать предполагаемым посредником приемлемым и этичным образом. Таким образом, необходимо иметь возможность измерять промежуточный процесс, не влияя на результат. Посредник также должен быть в состоянии установить конструктивную действительность манипуляции. Одно из наиболее распространенных критических замечаний в отношении подхода измерения посредничества заключается в том, что это в конечном счете корреляционный дизайн. Следовательно, возможно, что какая-то другая третья переменная, независимая от предполагаемого посредника, может быть ответственна за предполагаемый эффект. Однако исследователи приложили немало усилий, чтобы предоставить контрдоказательства этому унижению. В частности, были выдвинуты следующие контраргументы: [2]

(1) Временной приоритет. Например, если независимая переменная предшествует зависимой переменной во времени, это может свидетельствовать о наличии направленной и потенциально причинной связи между независимой переменной и зависимой переменной.

(2) Отсутствие искажений и/или отсутствие смешения. Например, если кто-то идентифицирует другие третьи переменные и докажет, что они не изменяют отношение между независимой переменной и зависимой переменной, у него будет более сильный аргумент в пользу их посреднического эффекта. См. другие третьи переменные ниже.

Посредничество может быть чрезвычайно полезным и мощным статистическим тестом, однако его нужно использовать правильно. Важно, чтобы меры, используемые для оценки медиатора и зависимой переменной, были теоретически различны и чтобы независимая переменная и медиатор не могли взаимодействовать. Если бы существовало взаимодействие между независимой переменной и посредником, то были бы основания исследовать модерацию.

Другие третьи переменные

(1) Вмешивающиеся:

Другая модель, которую часто проверяют, — это модель, в которой конкурирующие переменные в модели являются альтернативными потенциальными посредниками или неизмеряемой причиной зависимой переменной. Дополнительная переменная в причинно-следственной модели может скрыть или запутать взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными. Потенциальные вмешивающиеся факторы — это переменные, которые могут оказывать причинное влияние как на независимую переменную, так и на зависимую переменную. Они включают в себя общие источники ошибок измерения (как обсуждалось выше), а также другие факторы, влияющие как на независимые, так и на зависимые переменные.

В экспериментальных исследованиях особое внимание уделяется аспектам экспериментальных манипуляций или условий, которые могут объяснить эффекты исследования, а не мотивирующему теоретическому фактору. Любая из этих проблем может привести к ложным отношениям между независимыми и зависимыми переменными при измерении. Игнорирование смешанной переменной может исказить эмпирические оценки причинного эффекта независимой переменной.

(2) Подавление:

Переменные подавления повышают прогностическую достоверность другой переменной путем ее включения в уравнение регрессии. Например, более высокие показатели интеллекта ( X ) вызывают уменьшение ошибок при работе на конвейере ( Y ). Однако увеличение интеллекта ( X ) может привести к увеличению количества ошибок на сборочной линии ( Y ), поскольку это также может быть связано с увеличением скуки на работе ( Z ), тем самым привнося элемент небрежности. в результате увеличивается процент ошибок, допущенных на работе. Такая переменная-супрессор приведет к увеличению величины взаимосвязи между двумя переменными.

В целом, отсутствие подавителей или искажающих факторов приведет либо к недооценке, либо к переоценке влияния X на Y , тем самым либо уменьшая, либо искусственно раздувая величину взаимосвязи между двумя переменными.

(3) Модераторы:

Другими важными третьими переменными являются модераторы. Модераторы — это переменные, которые могут усилить или ослабить связь между двумя переменными. Такие переменные дополнительно характеризуют взаимодействие в регрессии, влияя на направление и/или силу взаимосвязи между X и Y . Модерирующие отношения можно рассматривать как взаимодействие. Это происходит, когда связь между переменными A и B зависит от уровня C. См. модерацию для дальнейшего обсуждения.

Переменная-посредник

Переменная-посредник (или переменная-посредник , или промежуточная переменная ) в статистике — это переменная, которая описывает, как, а не когда эффекты будут возникать с учетом взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Посреднические отношения — это отношения, в которых путь, связывающий A C опосредуется третьей переменной ( B ).

Например, переменная-посредник объясняет фактическую связь между следующими переменными. Большинство людей согласятся с тем, что старые водители (до определенного момента) являются лучшими водителями. Таким образом:

Старение Лучшее вождение

Но в этой взаимосвязи отсутствует промежуточная переменная, которая фактически вызывает улучшение вождения: опыт. Опосредованные отношения будут выглядеть следующим образом:

Старение Увеличение опыта вождения автомобиля Лучшее вождение автомобиля

Опосредующие переменные часто противопоставляются опосредующим переменным, которые определяют условия, при которых независимая переменная оказывает влияние на зависимую переменную.

Модерируемое посредничество

Посредничество и модерация могут происходить одновременно в статистических моделях. Можно опосредовать модерацию и умеренное посредничество.

Модерируемое посредничество – это когда эффект лечебного эффекта A на медиатор B и/или когда частичное влияние B на C зависит от уровней другой переменной (D). По сути, при модерируемом посредничестве сначала устанавливается посредничество, а затем исследуется, смягчается ли эффект посредничества, описывающий взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной, различными уровнями другой переменной (например, модератора). Это определение было дано Мюллером, Джаддом и Изербитом (2005) 9.0018 [17] и Проповедник, Ракер и Хейс (2007). [18]

Опосредованная модерация

File:Moderation.png

Простая статистическая модель модерации.

Опосредованная модерация — это вариант как модерации, так и посредничества. Здесь изначально имеет место общая модерация, и прямое влияние модерирующей переменной на результат опосредовано либо на пути A на диаграмме, между независимой переменной и модерирующей переменной, либо на B путь между модерирующей переменной и зависимой переменной. Основное различие между опосредованной модерацией и умеренным опосредованием состоит в том, что для первой есть начальная модерация и этот эффект опосредован, а для второй модерации нет, а воздействие либо воздействия на медиатор (путь A ) смягчается, либо влияние посредника на результат (путь B ) смягчается. [17]

Чтобы установить опосредованную модерацию, нужно сначала установить модерацию, то есть направление и/или силу связи между независимыми и зависимыми переменными (путь C ) различается в зависимости от уровня третьей переменной (переменной модератора). Затем исследователи ищут наличие опосредованной модерации, когда у них есть теоретическое основание полагать, что существует четвертая переменная, действующая как механизм или процесс, обусловливающий взаимосвязь между независимой переменной и модератором (путь A ) или между модератор и зависимая переменная (путь C ).

Пример

Ниже приводится опубликованный пример опосредованной модерации в психологических исследованиях. [19] Участникам предъявлялся первоначальный стимул (прайм), который заставлял их думать о морали или заставлял думать о силе. Затем они участвовали в игре «Дилемма заключенного» (PDG), в которой участники делают вид, что они и их партнер по преступлению арестованы, и они должны решить, оставаться ли им верными своему партнеру или конкурировать со своим партнером и сотрудничать с властями. Исследователи обнаружили, что на просоциальных людей нравственность и сила повлияли, тогда как на самостоятельных людей это не повлияло. Таким образом, социальная ценностная ориентация (собственное или просоциальное) смягчала отношения между основным (независимая переменная: мораль или сила) и поведением, выбранным в PDG (зависимая переменная: конкурентное или кооперативное).

Затем исследователи искали наличие опосредованного эффекта замедления. Регрессионный анализ показал, что тип прайма (мораль против силы) опосредовал модерирующую связь социальной ценностной ориентации участников на поведение PDG. Просоциальные участники, пережившие расцвет нравственности, ожидали, что их партнер будет с ними сотрудничать, поэтому они решили сотрудничать сами. Просоциальные участники, пережившие пик могущества, ожидали, что их партнер будет конкурировать с ними, что повышало вероятность того, что они будут конкурировать со своим партнером и сотрудничать с властями. Напротив, участники с ориентированной на себя социальной ценностной ориентацией всегда действовали на конкурентной основе.

Модели опосредованной модерации

Существует пять возможных моделей опосредованной модерации, как показано на диаграммах ниже. [17]

  1. В первой модели независимая переменная также опосредует связь между модератором и зависимой переменной.
  2. Вторая возможная модель опосредованной модерации включает новую переменную, которая опосредует отношения между независимой переменной и модератором ( A путь).
  3. Третья модель опосредованной модерации включает новую переменную-посредник, которая опосредует отношения между модератором и зависимой переменной (путь B ).
  4. Опосредованная модерация также может иметь место, когда одна переменная-посредник влияет как на связь между независимой переменной и модератором (путь A ), так и на связь между модератором и зависимой переменной (путь B ).
  5. Пятая последняя возможная модель опосредованной модерации включает две новые переменные-посредники, одна из которых является посредником пути A , а другая — путем B .
Файл: Опосредованная модель модерации 1.png

Первый вариант: независимая переменная опосредует путь B .

File:Mediated moderation model 2.png

Второй вариант: четвертая переменная является посредником пути A .

File:Mediated moderation model 3.png

Третий вариант: четвертая переменная является посредником пути B .

File:Mediated moderation model 4.png

Четвертый вариант: четвертая переменная является посредником как для пути A , так и для пути B .

File:Mediated moderation model 5.png

Пятый вариант: четвертая переменная является посредником для пути A , а пятая переменная является посредником для пути B .

Уравнения регрессии для модерируемого посредничества и опосредованного модерирования

Muller, Judd, and Yzerbyt (2005) [17] описывают три фундаментальные модели, лежащие в основе как модерируемого посредничества, так и опосредованного модерирования. Mo представляет переменную (переменные) модератора, Me представляет переменную (переменные) медиатора, а ε i представляет ошибку измерения каждого уравнения регрессии.

Этап 1 : Модерация взаимосвязи между независимой переменной (X) и зависимой переменной (Y), также называемая общим лечебным эффектом (путь C на схеме).

  • Чтобы установить общую модерацию, вес регрессии β 43 должен быть значительным (первый шаг для установления опосредованной модерации).
  • Установление модерируемого посредничества требует отсутствия эффекта модерации, поэтому вес регрессии β 43 не должен быть значительным.

Шаг 2 : Модерация связи между независимой переменной и посредником (путь А ).

  • Если вес регрессии β 53 значителен, модератор влияет на отношения между IV и медиатором.

Шаг 3 : Модерация как отношения между независимыми и зависимыми переменными (путь A ), так и отношения между посредником и зависимой переменной (путь B ).

  • Если оба β 53 на шаге 2 и β 64 на шаге 3 значимы, модератор влияет на взаимосвязь между независимой переменной и посредником (путь A ).
  • Если оба β 51 на шаге 2 и β 65 на шаге 3 значимы, модератор влияет на связь между посредником и зависимой переменной (путь B ).
  • Одно или оба из приведенных выше условий могут быть истинными.

Ссылки

Примечания
  1. ↑ Маккиннон, Д. П. (2008). Введение в статистический анализ медиации . Нью-Йорк: Эрльбаум.
  2. 2,0 2,1 Коэн, Дж.; Коэн, П.; Уэст, С.Г.; Aiken, LS (2003) Прикладной множественный регрессионный/корреляционный анализ для поведенческих наук (3-е изд.). Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
  3. ↑ Барон, Р. М. и Кенни, Д. А. (1986) «Переменное различие между модератором и посредником в социально-психологических исследованиях — концептуальные, стратегические и статистические соображения», Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51(6), стр. 1173–1182.
  4. ↑ Хауэлл, округ Колумбия (2009). Статистические методы для психологии (7-е изд.). Белмот, Калифорния: Cengage Learning.
  5. ↑ Shrout, P. E., & Bolger, N. (2002). Посредничество в экспериментальных и неэкспериментальных исследованиях: новые процедуры и рекомендации. Психологические методы, 7(4), 422-445.
  6. 6.0 6.1 6.2 [[Джеймс Робинс |]] (1992). Идентифицируемость и взаимозаменяемость для прямых и косвенных эффектов. Эпидемиология 3 (2): 143–55.
  7. 7.0 7.1 7.2 Перл, Дж. (2001) «Прямые и косвенные эффекты». Материалы семнадцатой конференции по неопределенности в искусственном интеллекте, Морган Кауфманн, 411–420.
  8. 8,0 8,1 (1982). Асимптотические доверительные интервалы для косвенных эффектов в моделях структурных уравнений. Социологическая методология 13 : 290–312.
  9. 9.0 9.1 (2009). Помимо Барона и Кенни: Статистический анализ посредничества в новом тысячелетии. Коммуникационные монографии 76 (4): 408–420.
  10. 10,0 10,1 Кауфман, Дж. С., Маклехоз Р. Ф., Кауфман С. (2004). Дальнейшая критика аналитической стратегии поправки на ковариаты для выявления биологического опосредования. Инновации и перспективы эпидемиологии, 1:4.
  11. (2003). Достижения в области статистических методов исследования профилактики злоупотребления психоактивными веществами. Prevention Science 4 (3): 155–171.
  12. Тестирование моделей передачи в SPSS и SAS. Comm.ohio-state.edu. URL-адрес получен 16 мая 2012 г.
  13. Макрос SPSS и SAS для начальной загрузки определенных косвенных эффектов в нескольких моделях посредничества. Comm.ohio-state.edu. URL-адрес получен 16 мая 2012 г.
  14. ↑ «Посредничество». davidakenny.net . Проверено 25 апреля 2012 г.
  15. ↑ Буллок, Дж. Г., Грин, Д. П., Ха, С. Э. (2010). Да, но каков механизм? (Не ждите легкого ответа). Журнал личности и социальной психологии, 98(4):550-558.
  16. ↑ Спенсер, С.Дж., Занна, М.П. , ​​и Фонг, Г.Т. (2005). Установление причинно-следственной связи: почему эксперименты часто более эффективны, чем медитативный анализ при изучении психологических процессов. Отношения и социальное познание, 89 (6): 845-851.
  17. 17,0 17,1 17,2 17,3 (2005 г.). Когда модерация опосредована, а посредничество опосредовано. Журнал личности и социальной психологии 89 (6): 852–863.
  18. ↑ Проповедник, К. Дж., Ракер, Д. Д. и Хейс, А. Ф. (2007). Оценка гипотез модерируемого посредничества: стратегии, методы и рецепты. Многомерные поведенческие исследования, 42, 185–227.
  19. (2003). Не подталкивайте ястребов к голубям: взаимодействие конструктной активации и постоянства социальной ценностной ориентации в кооперативном поведении. Журнал личности и социальной психологии 84 (5): 972–987.
Библиография
  • Проповедник, Кристофер Дж. (2004). Процедуры SPSS и SAS для оценки косвенных эффектов в простых моделях посредничества. Методы исследования поведения, приборы и компьютеры 36 (4): 717–731.
  • Проповедник, Кристофер Дж. (2008 г.). Асимптотические стратегии и стратегии повторной выборки для оценки и сравнения косвенных эффектов в моделях с несколькими посредниками. Методы исследования поведения 40 (3): 879–891.
  • Проповедник, К. Дж. (2010). Общая многоуровневая структура SEM для оценки многоуровневого посредничества. Психологические методы 15 (3): 209–233.
  • Барон, Р. М. и Кенни, Д. А. (1986) «Переменное различие между модератором и посредником в социально-психологических исследованиях — концептуальные, стратегические и статистические соображения», Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51(6), стр. 1173–1182.
  • Коэн, Дж. (1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук (2-е изд. ). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Academic Press.
  • (2009 г.). Помимо Барона и Кенни: Статистический анализ посредничества в новом тысячелетии. Коммуникационные монографии 76 (4): 408–420.
  • Хауэлл, округ Колумбия (2009). Статистические методы для психологии (7-е изд.). Белмот, Калифорния: Cengage Learning.
  • (2003 г.). Достижения в области статистических методов исследования профилактики злоупотребления психоактивными веществами. Prevention Science 4 (3): 155–171.
  • (2011). Показатели размера эффекта для моделей посредничества: количественные стратегии для сообщения о косвенных эффектах. Психологические методы 16 (2): 93–115.
  • Ракер, Д.Д., Проповедник, К.Дж., Тормала, З.Л. и Петти, Р.Е. (2011). «Анализ медиации в социальной психологии: современные практики и новые рекомендации». Компас социальной психологии и психологии личности , 5/6, 359-371.
  • (1982). Асимптотические доверительные интервалы для косвенных эффектов в моделях структурных уравнений. Социологическая методология 13 : 290–312.
  • (2005 г.). Установление причинно-следственной связи: почему эксперименты часто более эффективны, чем медитативный анализ при изучении психологических процессов. Отношения и социальное познание 89 (6): 845–851.

Внешние ссылки

  • Краткое изложение методов посредничества на PsychWiki
  • Пример причинного посредничества с использованием показателей склонности Центр методологии Пенсильванского государственного университета
  • Макросы SPSS и SAS для модерации наблюдаемых переменных, посредничества и условного моделирования процессов Эндрю Ф. Хейс, Университет штата Огайо
На этой странице используется лицензионный контент Creative Commons из Википедии (просмотр авторов).

Посредничество (статистика) | Психология Вики

Оценка | Биопсихология | Сравнительный | Познавательный | Развивающие | Язык | Индивидуальные различия | Личность | Философия | Социальные |
Методы | Статистика | Клинический | Образовательные | промышленный | Профессиональные товары | Мировая психология |

Статистика: Научный метод · Методы исследования · Экспериментальная дизайн · Курсы статистики бакалавриата · Статистические тесты · Теория игры · Теория принятия решений


Простая модель статистического посредничества.

В статистике модель посредничества — это модель, которая стремится идентифицировать и объяснить механизм или процесс, лежащий в основе наблюдаемой связи между независимой переменной и зависимой переменной, посредством включения третьей объясняющей переменной, известной как .0007 переменная посредника . Вместо того, чтобы выдвигать гипотезу о прямой причинно-следственной связи между независимой переменной и зависимой переменной, опосредованная модель предполагает, что независимая переменная вызывает переменную-посредник, которая, в свою очередь, вызывает зависимую переменную. Таким образом, медиаторная переменная служит для уточнения характера связи между независимыми и зависимыми переменными. [1] Другими словами, опосредующие отношения возникают, когда третья переменная играет важную роль в управлении отношениями между двумя другими переменными.

В настоящее время исследователи сосредоточили свои исследования на лучшем понимании известных результатов. Анализ опосредования используется для понимания известной взаимосвязи путем изучения лежащего в основе механизма или процесса, посредством которого одна переменная ( X ) влияет на другую переменную ( Y ). Например, причина X некоторой переменной ( Y ) предположительно предшествует Y во времени и имеет порождающий механизм, объясняющий ее влияние на Y . [2] Таким образом, если считается, что гендер является причиной какой-либо характеристики, предполагается, что в концепции гендера присутствуют другие социальные или биологические механизмы, которые могут объяснить, как возникают гендерно-ассоциированные различия. Явное включение такого механизма называется посредником.

В психологии факторы обычно рассматриваются как независимые переменные, а результаты как зависимые переменные, и влияние одного на другое часто опосредовано процессами.

Содержание

  • 1 Барон и Кенни (1986) Steps for Mediation
  • 2 Прямые и косвенные посреднические эффекты
  • 3 Полное и частичное посредничество
  • 4 Тест Собеля
  • 5 Проповедник и Хейс (2004) Bootstrap Method
  • 6 Значение посредничества
  • 7 подходов к посредничеству
  • 8 Критика измерения посредничества
  • 9 Другие третьи переменные
  • 10 Переменная посредника
  • 11 Модерируемое посредничество
  • 12 Опосредованная модерация
  • 13 Уравнения регрессии для модерируемого посредничества и опосредованного модерирования
  • 14 Каталожные номера
  • 15 Внешние ссылки

Барон и Кенни (1986) Шаги для посредничества

Барон и Кенни (1986) [3] изложили несколько требований, которые должны быть выполнены, прежде чем можно будет говорить о посреднических отношениях. Ниже они описаны на реальном примере. См. диаграмму выше для визуального представления общих посреднических отношений, которые необходимо объяснить.

Шаг 1:

Регрессия зависимой переменной по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что независимая переменная является значимым предиктором зависимой переменной.

Независимая переменная Зависимая переменная

  • β 11 значимый

Шаг 2:

Регресс медиатора по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что независимая переменная является значимым предиктором медиатора. Если посредник не связан с независимой переменной, то он не может ничего опосредовать.

Независимый переменный посредник

  • β 21 значимый

Шаг 3:

Регрессируйте зависимую переменную как по посреднику, так и по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что медиатор является значимым предиктором зависимой переменной, контролируя при этом независимую переменную.

Этот шаг включает в себя демонстрацию того, что когда посредник и независимая переменная используются одновременно для прогнозирования зависимой переменной, ранее значимый путь между независимой и зависимой переменной (шаг 1) теперь значительно сокращается, если не становится незначимым. Другими словами, если бы посредник был удален из связи, связь между независимыми и зависимыми переменными заметно уменьшилась бы.

  • β 32 значимый
  • β 31 должен быть меньше по абсолютной величине, чем исходный эффект посредничества (β 11 выше)

Пример

Следующий пример, взятый из Howell (2009), [4] , объясняет каждый шаг требований Бэрона и Кенни для дальнейшего понимания того, как характеризуется эффект посредничества. Шаг 1 и шаг 2 используют регрессионный анализ, тогда как шаг 3 использует множественный регрессионный анализ.

Шаг 1:

То, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная), показывает, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей (т. е. зависимая переменная).

Как вас воспитывали Уверенность в собственных способностях к воспитанию детей.

Шаг 2:

То, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная), предсказывает ваше чувство компетентности и самооценки (т. е. посредник).

Ваше воспитание Чувство компетентности и самоуважения.

Шаг 3:

Ваше чувство компетентности и самоуважения (т. е. посредник) предсказывает, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей (т. е. зависимая переменная), при этом контролируя то, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная).

Такие выводы могут привести к заключению, подразумевающему, что ваше чувство компетентности и самоуважения опосредуют взаимосвязь между тем, как вас воспитывали, и тем, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей.

Примечание. Если шаг 1 не дает значимого результата, можно еще иметь основания для перехода к шагу 2. Иногда действительно существует значимая связь между независимыми и зависимыми переменными, но из-за небольших размеров выборки или других посторонних факторов, не может быть достаточно мощности, чтобы предсказать эффект, который действительно существует (см. Shrout & Bolger, 2002 [5] для получения дополнительной информации).

Прямые и косвенные посреднические эффекты

На диаграмме, показанной выше, косвенный эффект представляет собой произведение коэффициентов пути «A» и «B». Прямое влияние оказывает коэффициент «С». Общий эффект измеряет степень изменения зависимой переменной при увеличении независимой переменной на одну единицу. Напротив, косвенный эффект измеряет степень изменения зависимой переменной, когда независимая переменная остается неизменной, а переменная-посредник изменяется до уровня, которого она достигла бы, если бы независимая переменная увеличилась на одну единицу. [6] [7] В линейных системах общий эффект равен сумме прямого и косвенного эффектов ( C + AB в приведенной выше модели). В нелинейных моделях общий эффект обычно равен не сумме прямых и косвенных эффектов, а их измененной комбинации. [7]

Полное и частичное опосредование

Переменная-посредник может учитывать все или некоторые из наблюдаемых взаимосвязей между двумя переменными.

Полное посредничество

Максимальное свидетельство посредничества, также называемое полным посредничеством, будет иметь место, если включение переменной посредничества снизит связь между независимой переменной и зависимой переменной (см. путь c на диаграмме выше) до нуля. Это редко, если вообще происходит. Наиболее вероятное событие состоит в том, что c становится более слабым, но все же значимым путем с включением эффекта посредничества.

Частичное посредничество

Частичное посредничество утверждает, что переменная-посредник объясняет некоторые, но не все отношения между независимой переменной и зависимой переменной. Частичное опосредование подразумевает, что существует не только значимая связь между медиатором и зависимой переменной, но и некоторая прямая связь между независимой и зависимой переменной.

Чтобы установить полное или частичное опосредование, уменьшение дисперсии, объясняемое независимой переменной, должно быть значительным, как определено одним из нескольких тестов, таких как тест Собеля. [8] Влияние независимой переменной на зависимую переменную может стать несущественным, когда посредник вводится просто потому, что объясняется тривиальное количество дисперсии (т. е. не истинное опосредование). Таким образом, необходимо продемонстрировать значительное снижение дисперсии, объясняемое независимой переменной, прежде чем утверждать о полном или частичном посредничестве. Возможны статистически значимые косвенные эффекты при отсутствии общего эффекта. [9] Это можно объяснить наличием нескольких промежуточных путей, которые компенсируют друг друга и становятся заметными, когда контролируется один из компенсирующих медиаторов. Это означает, что термины «частичное» и «полное» посредничество всегда следует интерпретировать относительно набора переменных, присутствующих в модели. Во всех случаях операцию «фиксация переменной» следует отличать от операции «контроля за переменной», которая неуместно используется в литературе. [6] [10] Первое означает физическую фиксацию, а второе — обусловливание, корректировку или добавление к регрессионной модели. Эти два понятия совпадают только тогда, когда все члены ошибок (не показаны на диаграмме) статистически некоррелированы. Когда ошибки коррелированы, необходимо внести коррективы, чтобы нейтрализовать эти корреляции, прежде чем приступать к анализу посредничества (см. Байесовские сети).

Тест Собеля

Основная статья: Тест Собеля

Как упоминалось выше, критерий Собеля [8] рассчитывается, чтобы определить, значительно ли уменьшилась взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной после включения переменной-посредника. Другими словами, этот тест оценивает, является ли эффект посредничества значительным.

Файл:Собелтестстатистическое уравнение.png

Исследует взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной по сравнению с взаимосвязью между независимой переменной и зависимой переменной, включая фактор-посредник.

Тест Собеля более точен, чем шаги Бэрона и Кенни, описанные выше, однако он имеет низкую статистическую мощность. Таким образом, требуются большие размеры выборки, чтобы иметь достаточную мощность для обнаружения значительных эффектов. Это связано с тем, что ключевым предположением теста Собеля является предположение о нормальности. Поскольку критерий Собеля оценивает данную выборку по нормальному распределению, небольшие размеры выборки и асимметрия выборочного распределения могут быть проблематичными (более подробную информацию см. в разделе Нормальное распределение). Таким образом, общее эмпирическое правило, предложенное MacKinnon et al., (2003) [11] заключается в том, что размер выборки 1000 требуется для обнаружения небольшого эффекта, размер выборки 100 достаточен для обнаружения среднего эффекта, а размер выборки 50 требуется для обнаружения большого эффекта.

Preacher & Hayes (2004) Метод начальной загрузки

Метод начальной загрузки дает некоторые преимущества для теста Собеля, прежде всего увеличение мощности. Метод начальной загрузки Проповедника и Хейса — это непараметрический тест (см. Непараметрическая статистика для обсуждения того, почему непараметрические тесты имеют большую мощность). Таким образом, метод начальной загрузки не нарушает предположений о нормальности и поэтому рекомендуется для небольших выборок. Начальная загрузка включает повторную случайную выборку наблюдений с заменой из набора данных для вычисления желаемой статистики в каждой повторной выборке. Более сотен или тысяч повторных выборок начальной загрузки обеспечивают аппроксимацию выборочного распределения интересующей статистики. Hayes предлагает макрос , который вычисляет начальную загрузку непосредственно в SPSS, компьютерной программе, используемой для статистического анализа. Этот метод обеспечивает точечные оценки и доверительные интервалы, по которым можно оценить значимость или незначимость посреднического эффекта. Точечные оценки показывают среднее значение по количеству бутстрапированных выборок, и если ноль не попадает между результирующими доверительными интервалами метода бутстрэппинга, можно с уверенностью заключить, что существует значительный эффект посредничества, о котором следует сообщить.

Значение посредничества

Как указано выше, существует несколько различных вариантов оценки модели посредничества.

Начальная загрузка [12] [13] становится наиболее популярным методом тестирования посредничества, потому что он не требует выполнения допущения о нормальности и потому что его можно эффективно использовать с выборками меньшего размера ( N < 25). Однако посредничество по-прежнему чаще всего определяется с помощью логики Барона и Кенни 9.0018 [14] или тест Собеля. Становится все труднее публиковать тесты посредничества, основанные исключительно на методе Барона и Кенни, или тесты, которые делают предположения о распределении, такие как тест Собеля. Таким образом, важно учитывать ваши возможности при выборе теста для проведения. [9]

Подходы к медиации

Хотя концепция медиации, как она определена в психологии, теоретически привлекательна, методы, используемые для эмпирического изучения медиации, вызывают сомнения у статистиков и эпидемиологов [6] [10] [15] и интерпретируется формально. [7]

(1) Экспериментально-причинно-следственная схема

Экспериментально-причинно-следственная схема используется, когда предполагаемый медиатор подвергается экспериментальным манипуляциям. Такой дизайн подразумевает, что кто-то манипулирует некоторой контролируемой третьей переменной, которая, как они имеют основания полагать, может быть основным механизмом данной связи.

(2) Проект измерения посредничества

План измерения посредничества можно рассматривать как статистический подход. Такой план предполагает, что измеряется предлагаемая промежуточная переменная, а затем используется статистический анализ для установления посредничества. Этот подход не предполагает манипулирования гипотетической опосредующей переменной, а включает только измерение.

См. Spencer et al., 2005 [16] для обсуждения упомянутых выше подходов.

Критика измерения посредничества

Экспериментальные подходы к посредничеству следует применять с осторожностью. Во-первых, важно иметь сильную теоретическую поддержку для исследовательского исследования потенциальной опосредующей переменной. Критика посреднического подхода основывается на способности манипулировать и измерять посредническую переменную. Таким образом, нужно уметь манипулировать предполагаемым посредником приемлемым и этичным образом. Таким образом, необходимо иметь возможность измерять промежуточный процесс, не влияя на результат. Посредник также должен быть в состоянии установить конструктивную действительность манипуляции. Одно из наиболее распространенных критических замечаний в отношении подхода измерения посредничества заключается в том, что это в конечном счете корреляционный дизайн. Следовательно, возможно, что какая-то другая третья переменная, независимая от предполагаемого посредника, может быть ответственна за предполагаемый эффект. Однако исследователи приложили немало усилий, чтобы предоставить контрдоказательства этому унижению. В частности, были выдвинуты следующие контраргументы: [2]

(1) Временной приоритет. Например, если независимая переменная предшествует зависимой переменной во времени, это может свидетельствовать о наличии направленной и потенциально причинной связи между независимой переменной и зависимой переменной.

(2) Отсутствие искажений и/или отсутствие смешения. Например, если кто-то идентифицирует другие третьи переменные и докажет, что они не изменяют отношение между независимой переменной и зависимой переменной, у него будет более сильный аргумент в пользу их посреднического эффекта. См. другие третьи переменные ниже.

Посредничество может быть чрезвычайно полезным и мощным статистическим тестом, однако его нужно использовать правильно. Важно, чтобы меры, используемые для оценки медиатора и зависимой переменной, были теоретически различны и чтобы независимая переменная и медиатор не могли взаимодействовать. Если бы существовало взаимодействие между независимой переменной и посредником, то были бы основания исследовать модерацию.

Другие третьи переменные

(1) Вмешивающиеся:

Другая модель, которую часто проверяют, — это модель, в которой конкурирующие переменные в модели являются альтернативными потенциальными посредниками или неизмеряемой причиной зависимой переменной. Дополнительная переменная в причинно-следственной модели может скрыть или запутать взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными. Потенциальные вмешивающиеся факторы — это переменные, которые могут оказывать причинное влияние как на независимую переменную, так и на зависимую переменную. Они включают в себя общие источники ошибок измерения (как обсуждалось выше), а также другие факторы, влияющие как на независимые, так и на зависимые переменные.

В экспериментальных исследованиях особое внимание уделяется аспектам экспериментальных манипуляций или условий, которые могут объяснить эффекты исследования, а не мотивирующему теоретическому фактору. Любая из этих проблем может привести к ложным отношениям между независимыми и зависимыми переменными при измерении. Игнорирование смешанной переменной может исказить эмпирические оценки причинного эффекта независимой переменной.

(2) Подавление:

Переменные подавления повышают прогностическую достоверность другой переменной путем ее включения в уравнение регрессии. Например, более высокие показатели интеллекта ( X ) вызывают уменьшение ошибок при работе на конвейере ( Y ). Однако увеличение интеллекта ( X ) может привести к увеличению количества ошибок на сборочной линии ( Y ), поскольку это также может быть связано с увеличением скуки на работе ( Z ), тем самым привнося элемент небрежности. в результате увеличивается процент ошибок, допущенных на работе. Такая переменная-супрессор приведет к увеличению величины взаимосвязи между двумя переменными.

В целом, отсутствие подавителей или искажающих факторов приведет либо к недооценке, либо к переоценке влияния X на Y , тем самым либо уменьшая, либо искусственно раздувая величину взаимосвязи между двумя переменными.

(3) Модераторы:

Другими важными третьими переменными являются модераторы. Модераторы — это переменные, которые могут усилить или ослабить связь между двумя переменными. Такие переменные дополнительно характеризуют взаимодействие в регрессии, влияя на направление и/или силу взаимосвязи между X и Y . Модерирующие отношения можно рассматривать как взаимодействие. Это происходит, когда связь между переменными A и B зависит от уровня C. См. модерацию для дальнейшего обсуждения.

Переменная-посредник

Переменная-посредник (или переменная-посредник , или промежуточная переменная ) в статистике — это переменная, которая описывает, как, а не когда эффекты будут возникать с учетом взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Посреднические отношения — это отношения, в которых путь, связывающий A C опосредуется третьей переменной ( B ).

Например, переменная-посредник объясняет фактическую связь между следующими переменными. Большинство людей согласятся с тем, что старые водители (до определенного момента) являются лучшими водителями. Таким образом:

Старение Лучшее вождение

Но в этой взаимосвязи отсутствует промежуточная переменная, которая фактически вызывает улучшение вождения: опыт. Опосредованные отношения будут выглядеть следующим образом:

Старение Увеличение опыта вождения автомобиля Лучшее вождение автомобиля

Опосредующие переменные часто противопоставляются опосредующим переменным, которые определяют условия, при которых независимая переменная оказывает влияние на зависимую переменную.

Модерируемое посредничество

Посредничество и модерация могут происходить одновременно в статистических моделях. Можно опосредовать модерацию и умеренное посредничество.

Модерируемое посредничество – это когда эффект лечебного эффекта A на медиатор B и/или когда частичное влияние B на C зависит от уровней другой переменной (D). По сути, при модерируемом посредничестве сначала устанавливается посредничество, а затем исследуется, смягчается ли эффект посредничества, описывающий взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной, различными уровнями другой переменной (например, модератора). Это определение было дано Мюллером, Джаддом и Изербитом (2005) 9.0018 [17] и Проповедник, Ракер и Хейс (2007). [18]

Опосредованная модерация

File:Moderation.png

Простая статистическая модель модерации.

Опосредованная модерация — это вариант как модерации, так и посредничества. Здесь изначально имеет место общая модерация, и прямое влияние модерирующей переменной на результат опосредовано либо на пути A на диаграмме, между независимой переменной и модерирующей переменной, либо на B путь между модерирующей переменной и зависимой переменной. Основное различие между опосредованной модерацией и умеренным опосредованием состоит в том, что для первой есть начальная модерация и этот эффект опосредован, а для второй модерации нет, а воздействие либо воздействия на медиатор (путь A ) смягчается, либо влияние посредника на результат (путь B ) смягчается. [17]

Чтобы установить опосредованную модерацию, нужно сначала установить модерацию, то есть направление и/или силу связи между независимыми и зависимыми переменными (путь C ) различается в зависимости от уровня третьей переменной (переменной модератора). Затем исследователи ищут наличие опосредованной модерации, когда у них есть теоретическое основание полагать, что существует четвертая переменная, действующая как механизм или процесс, обусловливающий взаимосвязь между независимой переменной и модератором (путь A ) или между модератор и зависимая переменная (путь C ).

Пример

Ниже приводится опубликованный пример опосредованной модерации в психологических исследованиях. [19] Участникам предъявлялся первоначальный стимул (прайм), который заставлял их думать о морали или заставлял думать о силе. Затем они участвовали в игре «Дилемма заключенного» (PDG), в которой участники делают вид, что они и их партнер по преступлению арестованы, и они должны решить, оставаться ли им верными своему партнеру или конкурировать со своим партнером и сотрудничать с властями. Исследователи обнаружили, что на просоциальных людей нравственность и сила повлияли, тогда как на самостоятельных людей это не повлияло. Таким образом, социальная ценностная ориентация (собственное или просоциальное) смягчала отношения между основным (независимая переменная: мораль или сила) и поведением, выбранным в PDG (зависимая переменная: конкурентное или кооперативное).

Затем исследователи искали наличие опосредованного эффекта замедления. Регрессионный анализ показал, что тип прайма (мораль против силы) опосредовал модерирующую связь социальной ценностной ориентации участников на поведение PDG. Просоциальные участники, пережившие расцвет нравственности, ожидали, что их партнер будет с ними сотрудничать, поэтому они решили сотрудничать сами. Просоциальные участники, пережившие пик могущества, ожидали, что их партнер будет конкурировать с ними, что повышало вероятность того, что они будут конкурировать со своим партнером и сотрудничать с властями. Напротив, участники с ориентированной на себя социальной ценностной ориентацией всегда действовали на конкурентной основе.

Модели опосредованной модерации

Существует пять возможных моделей опосредованной модерации, как показано на диаграммах ниже. [17]

  1. В первой модели независимая переменная также опосредует связь между модератором и зависимой переменной.
  2. Вторая возможная модель опосредованной модерации включает новую переменную, которая опосредует отношения между независимой переменной и модератором ( A путь).
  3. Третья модель опосредованной модерации включает новую переменную-посредник, которая опосредует отношения между модератором и зависимой переменной (путь B ).
  4. Опосредованная модерация также может иметь место, когда одна переменная-посредник влияет как на связь между независимой переменной и модератором (путь A ), так и на связь между модератором и зависимой переменной (путь B ).
  5. Пятая последняя возможная модель опосредованной модерации включает две новые переменные-посредники, одна из которых является посредником пути A , а другая — путем B .
Файл: Опосредованная модель модерации 1.png

Первый вариант: независимая переменная опосредует путь B .

File:Mediated moderation model 2.png

Второй вариант: четвертая переменная является посредником пути A .

File:Mediated moderation model 3.png

Третий вариант: четвертая переменная является посредником пути B .

File:Mediated moderation model 4.png

Четвертый вариант: четвертая переменная является посредником как для пути A , так и для пути B .

File:Mediated moderation model 5.png

Пятый вариант: четвертая переменная является посредником для пути A , а пятая переменная является посредником для пути B .

Уравнения регрессии для модерируемого посредничества и опосредованного модерирования

Muller, Judd, and Yzerbyt (2005) [17] описывают три фундаментальные модели, лежащие в основе как модерируемого посредничества, так и опосредованного модерирования. Mo представляет переменную (переменные) модератора, Me представляет переменную (переменные) медиатора, а ε i представляет ошибку измерения каждого уравнения регрессии.

Этап 1 : Модерация взаимосвязи между независимой переменной (X) и зависимой переменной (Y), также называемая общим лечебным эффектом (путь C на схеме).

  • Чтобы установить общую модерацию, вес регрессии β 43 должен быть значительным (первый шаг для установления опосредованной модерации).
  • Установление модерируемого посредничества требует отсутствия эффекта модерации, поэтому вес регрессии β 43 не должен быть значительным.

Шаг 2 : Модерация связи между независимой переменной и посредником (путь А ).

  • Если вес регрессии β 53 значителен, модератор влияет на отношения между IV и медиатором.

Шаг 3 : Модерация как отношения между независимыми и зависимыми переменными (путь A ), так и отношения между посредником и зависимой переменной (путь B ).

  • Если оба β 53 на шаге 2 и β 64 на шаге 3 значимы, модератор влияет на взаимосвязь между независимой переменной и посредником (путь A ).
  • Если оба β 51 на шаге 2 и β 65 на шаге 3 значимы, модератор влияет на связь между посредником и зависимой переменной (путь B ).
  • Одно или оба из приведенных выше условий могут быть истинными.

Ссылки

Примечания
  1. ↑ Маккиннон, Д. П. (2008). Введение в статистический анализ медиации . Нью-Йорк: Эрльбаум.
  2. 2,0 2,1 Коэн, Дж.; Коэн, П.; Уэст, С.Г.; Aiken, LS (2003) Прикладной множественный регрессионный/корреляционный анализ для поведенческих наук (3-е изд.). Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
  3. ↑ Барон, Р. М. и Кенни, Д. А. (1986) «Переменное различие между модератором и посредником в социально-психологических исследованиях — концептуальные, стратегические и статистические соображения», Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51(6), стр. 1173–1182.
  4. ↑ Хауэлл, округ Колумбия (2009). Статистические методы для психологии (7-е изд.). Белмот, Калифорния: Cengage Learning.
  5. ↑ Shrout, P. E., & Bolger, N. (2002). Посредничество в экспериментальных и неэкспериментальных исследованиях: новые процедуры и рекомендации. Психологические методы, 7(4), 422-445.
  6. 6.0 6.1 6.2 [[Джеймс Робинс |]] (1992). Идентифицируемость и взаимозаменяемость для прямых и косвенных эффектов. Эпидемиология 3 (2): 143–55.
  7. 7.0 7.1 7.2 Перл, Дж. (2001) «Прямые и косвенные эффекты». Материалы семнадцатой конференции по неопределенности в искусственном интеллекте, Морган Кауфманн, 411–420.
  8. 8,0 8,1 (1982). Асимптотические доверительные интервалы для косвенных эффектов в моделях структурных уравнений. Социологическая методология 13 : 290–312.
  9. 9.0 9.1 (2009). Помимо Барона и Кенни: Статистический анализ посредничества в новом тысячелетии. Коммуникационные монографии 76 (4): 408–420.
  10. 10,0 10,1 Кауфман, Дж. С., Маклехоз Р. Ф., Кауфман С. (2004). Дальнейшая критика аналитической стратегии поправки на ковариаты для выявления биологического опосредования. Инновации и перспективы эпидемиологии, 1:4.
  11. (2003). Достижения в области статистических методов исследования профилактики злоупотребления психоактивными веществами. Prevention Science 4 (3): 155–171.
  12. Тестирование моделей передачи в SPSS и SAS. Comm.ohio-state.edu. URL-адрес получен 16 мая 2012 г.
  13. Макрос SPSS и SAS для начальной загрузки определенных косвенных эффектов в нескольких моделях посредничества. Comm.ohio-state.edu. URL-адрес получен 16 мая 2012 г.
  14. ↑ «Посредничество». davidakenny.net . Проверено 25 апреля 2012 г.
  15. ↑ Буллок, Дж. Г., Грин, Д. П., Ха, С. Э. (2010). Да, но каков механизм? (Не ждите легкого ответа). Журнал личности и социальной психологии, 98(4):550-558.
  16. ↑ Спенсер, С.Дж., Занна, М.П. , ​​и Фонг, Г.Т. (2005). Установление причинно-следственной связи: почему эксперименты часто более эффективны, чем медитативный анализ при изучении психологических процессов. Отношения и социальное познание, 89 (6): 845-851.
  17. 17,0 17,1 17,2 17,3 (2005 г.). Когда модерация опосредована, а посредничество опосредовано. Журнал личности и социальной психологии 89 (6): 852–863.
  18. ↑ Проповедник, К. Дж., Ракер, Д. Д. и Хейс, А. Ф. (2007). Оценка гипотез модерируемого посредничества: стратегии, методы и рецепты. Многомерные поведенческие исследования, 42, 185–227.
  19. (2003). Не подталкивайте ястребов к голубям: взаимодействие конструктной активации и постоянства социальной ценностной ориентации в кооперативном поведении. Журнал личности и социальной психологии 84 (5): 972–987.
Библиография
  • Проповедник, Кристофер Дж. (2004). Процедуры SPSS и SAS для оценки косвенных эффектов в простых моделях посредничества. Методы исследования поведения, приборы и компьютеры 36 (4): 717–731.
  • Проповедник, Кристофер Дж. (2008 г.). Асимптотические стратегии и стратегии повторной выборки для оценки и сравнения косвенных эффектов в моделях с несколькими посредниками. Методы исследования поведения 40 (3): 879–891.
  • Проповедник, К. Дж. (2010). Общая многоуровневая структура SEM для оценки многоуровневого посредничества. Психологические методы 15 (3): 209–233.
  • Барон, Р. М. и Кенни, Д. А. (1986) «Переменное различие между модератором и посредником в социально-психологических исследованиях — концептуальные, стратегические и статистические соображения», Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51(6), стр. 1173–1182.
  • Коэн, Дж. (1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук (2-е изд. ). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Academic Press.
  • (2009 г.). Помимо Барона и Кенни: Статистический анализ посредничества в новом тысячелетии. Коммуникационные монографии 76 (4): 408–420.
  • Хауэлл, округ Колумбия (2009). Статистические методы для психологии (7-е изд.). Белмот, Калифорния: Cengage Learning.
  • (2003 г.). Достижения в области статистических методов исследования профилактики злоупотребления психоактивными веществами. Prevention Science 4 (3): 155–171.
  • (2011). Показатели размера эффекта для моделей посредничества: количественные стратегии для сообщения о косвенных эффектах. Психологические методы 16 (2): 93–115.
  • Ракер, Д.Д., Проповедник, К.Дж., Тормала, З.Л. и Петти, Р.Е. (2011). «Анализ медиации в социальной психологии: современные практики и новые рекомендации». Компас социальной психологии и психологии личности , 5/6, 359-371.
  • (1982). Асимптотические доверительные интервалы для косвенных эффектов в моделях структурных уравнений. Социологическая методология 13 : 290–312.
  • (2005 г.). Установление причинно-следственной связи: почему эксперименты часто более эффективны, чем медитативный анализ при изучении психологических процессов. Отношения и социальное познание 89 (6): 845–851.

Внешние ссылки

  • Краткое изложение методов посредничества на PsychWiki
  • Пример причинного посредничества с использованием показателей склонности Центр методологии Пенсильванского государственного университета
  • Макросы SPSS и SAS для модерации наблюдаемых переменных, посредничества и условного моделирования процессов Эндрю Ф. Хейс, Университет штата Огайо
На этой странице используется лицензионный контент Creative Commons из Википедии (просмотр авторов).

Посредничество (статистика) | Психология Вики

Оценка | Биопсихология | Сравнительный | Познавательный | Развивающие | Язык | Индивидуальные различия | Личность | Философия | Социальные |
Методы | Статистика | Клинический | Образовательные | промышленный | Профессиональные товары | Мировая психология |

Статистика: Научный метод · Методы исследования · Экспериментальная дизайн · Курсы статистики бакалавриата · Статистические тесты · Теория игры · Теория принятия решений


Простая модель статистического посредничества.

В статистике модель посредничества — это модель, которая стремится идентифицировать и объяснить механизм или процесс, лежащий в основе наблюдаемой связи между независимой переменной и зависимой переменной, посредством включения третьей объясняющей переменной, известной как .0007 переменная посредника . Вместо того, чтобы выдвигать гипотезу о прямой причинно-следственной связи между независимой переменной и зависимой переменной, опосредованная модель предполагает, что независимая переменная вызывает переменную-посредник, которая, в свою очередь, вызывает зависимую переменную. Таким образом, медиаторная переменная служит для уточнения характера связи между независимыми и зависимыми переменными. [1] Другими словами, опосредующие отношения возникают, когда третья переменная играет важную роль в управлении отношениями между двумя другими переменными.

В настоящее время исследователи сосредоточили свои исследования на лучшем понимании известных результатов. Анализ опосредования используется для понимания известной взаимосвязи путем изучения лежащего в основе механизма или процесса, посредством которого одна переменная ( X ) влияет на другую переменную ( Y ). Например, причина X некоторой переменной ( Y ) предположительно предшествует Y во времени и имеет порождающий механизм, объясняющий ее влияние на Y . [2] Таким образом, если считается, что гендер является причиной какой-либо характеристики, предполагается, что в концепции гендера присутствуют другие социальные или биологические механизмы, которые могут объяснить, как возникают гендерно-ассоциированные различия. Явное включение такого механизма называется посредником.

В психологии факторы обычно рассматриваются как независимые переменные, а результаты как зависимые переменные, и влияние одного на другое часто опосредовано процессами.

Содержание

  • 1 Барон и Кенни (1986) Steps for Mediation
  • 2 Прямые и косвенные посреднические эффекты
  • 3 Полное и частичное посредничество
  • 4 Тест Собеля
  • 5 Проповедник и Хейс (2004) Bootstrap Method
  • 6 Значение посредничества
  • 7 подходов к посредничеству
  • 8 Критика измерения посредничества
  • 9 Другие третьи переменные
  • 10 Переменная посредника
  • 11 Модерируемое посредничество
  • 12 Опосредованная модерация
  • 13 Уравнения регрессии для модерируемого посредничества и опосредованного модерирования
  • 14 Каталожные номера
  • 15 Внешние ссылки

Барон и Кенни (1986) Шаги для посредничества

Барон и Кенни (1986) [3] изложили несколько требований, которые должны быть выполнены, прежде чем можно будет говорить о посреднических отношениях. Ниже они описаны на реальном примере. См. диаграмму выше для визуального представления общих посреднических отношений, которые необходимо объяснить.

Шаг 1:

Регрессия зависимой переменной по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что независимая переменная является значимым предиктором зависимой переменной.

Независимая переменная Зависимая переменная

  • β 11 значимый

Шаг 2:

Регресс медиатора по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что независимая переменная является значимым предиктором медиатора. Если посредник не связан с независимой переменной, то он не может ничего опосредовать.

Независимый переменный посредник

  • β 21 значимый

Шаг 3:

Регрессируйте зависимую переменную как по посреднику, так и по независимой переменной. Другими словами, подтвердите, что медиатор является значимым предиктором зависимой переменной, контролируя при этом независимую переменную.

Этот шаг включает в себя демонстрацию того, что когда посредник и независимая переменная используются одновременно для прогнозирования зависимой переменной, ранее значимый путь между независимой и зависимой переменной (шаг 1) теперь значительно сокращается, если не становится незначимым. Другими словами, если бы посредник был удален из связи, связь между независимыми и зависимыми переменными заметно уменьшилась бы.

  • β 32 значимый
  • β 31 должен быть меньше по абсолютной величине, чем исходный эффект посредничества (β 11 выше)

Пример

Следующий пример, взятый из Howell (2009), [4] , объясняет каждый шаг требований Бэрона и Кенни для дальнейшего понимания того, как характеризуется эффект посредничества. Шаг 1 и шаг 2 используют регрессионный анализ, тогда как шаг 3 использует множественный регрессионный анализ.

Шаг 1:

То, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная), показывает, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей (т. е. зависимая переменная).

Как вас воспитывали Уверенность в собственных способностях к воспитанию детей.

Шаг 2:

То, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная), предсказывает ваше чувство компетентности и самооценки (т. е. посредник).

Ваше воспитание Чувство компетентности и самоуважения.

Шаг 3:

Ваше чувство компетентности и самоуважения (т. е. посредник) предсказывает, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей (т. е. зависимая переменная), при этом контролируя то, как вас воспитывали (т. е. независимая переменная).

Такие выводы могут привести к заключению, подразумевающему, что ваше чувство компетентности и самоуважения опосредуют взаимосвязь между тем, как вас воспитывали, и тем, насколько уверенно вы чувствуете себя в воспитании собственных детей.

Примечание. Если шаг 1 не дает значимого результата, можно еще иметь основания для перехода к шагу 2. Иногда действительно существует значимая связь между независимыми и зависимыми переменными, но из-за небольших размеров выборки или других посторонних факторов, не может быть достаточно мощности, чтобы предсказать эффект, который действительно существует (см. Shrout & Bolger, 2002 [5] для получения дополнительной информации).

Прямые и косвенные посреднические эффекты

На диаграмме, показанной выше, косвенный эффект представляет собой произведение коэффициентов пути «A» и «B». Прямое влияние оказывает коэффициент «С». Общий эффект измеряет степень изменения зависимой переменной при увеличении независимой переменной на одну единицу. Напротив, косвенный эффект измеряет степень изменения зависимой переменной, когда независимая переменная остается неизменной, а переменная-посредник изменяется до уровня, которого она достигла бы, если бы независимая переменная увеличилась на одну единицу. [6] [7] В линейных системах общий эффект равен сумме прямого и косвенного эффектов ( C + AB в приведенной выше модели). В нелинейных моделях общий эффект обычно равен не сумме прямых и косвенных эффектов, а их измененной комбинации. [7]

Полное и частичное опосредование

Переменная-посредник может учитывать все или некоторые из наблюдаемых взаимосвязей между двумя переменными.

Полное посредничество

Максимальное свидетельство посредничества, также называемое полным посредничеством, будет иметь место, если включение переменной посредничества снизит связь между независимой переменной и зависимой переменной (см. путь c на диаграмме выше) до нуля. Это редко, если вообще происходит. Наиболее вероятное событие состоит в том, что c становится более слабым, но все же значимым путем с включением эффекта посредничества.

Частичное посредничество

Частичное посредничество утверждает, что переменная-посредник объясняет некоторые, но не все отношения между независимой переменной и зависимой переменной. Частичное опосредование подразумевает, что существует не только значимая связь между медиатором и зависимой переменной, но и некоторая прямая связь между независимой и зависимой переменной.

Чтобы установить полное или частичное опосредование, уменьшение дисперсии, объясняемое независимой переменной, должно быть значительным, как определено одним из нескольких тестов, таких как тест Собеля. [8] Влияние независимой переменной на зависимую переменную может стать несущественным, когда посредник вводится просто потому, что объясняется тривиальное количество дисперсии (т. е. не истинное опосредование). Таким образом, необходимо продемонстрировать значительное снижение дисперсии, объясняемое независимой переменной, прежде чем утверждать о полном или частичном посредничестве. Возможны статистически значимые косвенные эффекты при отсутствии общего эффекта. [9] Это можно объяснить наличием нескольких промежуточных путей, которые компенсируют друг друга и становятся заметными, когда контролируется один из компенсирующих медиаторов. Это означает, что термины «частичное» и «полное» посредничество всегда следует интерпретировать относительно набора переменных, присутствующих в модели. Во всех случаях операцию «фиксация переменной» следует отличать от операции «контроля за переменной», которая неуместно используется в литературе. [6] [10] Первое означает физическую фиксацию, а второе — обусловливание, корректировку или добавление к регрессионной модели. Эти два понятия совпадают только тогда, когда все члены ошибок (не показаны на диаграмме) статистически некоррелированы. Когда ошибки коррелированы, необходимо внести коррективы, чтобы нейтрализовать эти корреляции, прежде чем приступать к анализу посредничества (см. Байесовские сети).

Тест Собеля

Основная статья: Тест Собеля

Как упоминалось выше, критерий Собеля [8] рассчитывается, чтобы определить, значительно ли уменьшилась взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной после включения переменной-посредника. Другими словами, этот тест оценивает, является ли эффект посредничества значительным.

Файл:Собелтестстатистическое уравнение.png

Исследует взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной по сравнению с взаимосвязью между независимой переменной и зависимой переменной, включая фактор-посредник.

Тест Собеля более точен, чем шаги Бэрона и Кенни, описанные выше, однако он имеет низкую статистическую мощность. Таким образом, требуются большие размеры выборки, чтобы иметь достаточную мощность для обнаружения значительных эффектов. Это связано с тем, что ключевым предположением теста Собеля является предположение о нормальности. Поскольку критерий Собеля оценивает данную выборку по нормальному распределению, небольшие размеры выборки и асимметрия выборочного распределения могут быть проблематичными (более подробную информацию см. в разделе Нормальное распределение). Таким образом, общее эмпирическое правило, предложенное MacKinnon et al., (2003) [11] заключается в том, что размер выборки 1000 требуется для обнаружения небольшого эффекта, размер выборки 100 достаточен для обнаружения среднего эффекта, а размер выборки 50 требуется для обнаружения большого эффекта.

Preacher & Hayes (2004) Метод начальной загрузки

Метод начальной загрузки дает некоторые преимущества для теста Собеля, прежде всего увеличение мощности. Метод начальной загрузки Проповедника и Хейса — это непараметрический тест (см. Непараметрическая статистика для обсуждения того, почему непараметрические тесты имеют большую мощность). Таким образом, метод начальной загрузки не нарушает предположений о нормальности и поэтому рекомендуется для небольших выборок. Начальная загрузка включает повторную случайную выборку наблюдений с заменой из набора данных для вычисления желаемой статистики в каждой повторной выборке. Более сотен или тысяч повторных выборок начальной загрузки обеспечивают аппроксимацию выборочного распределения интересующей статистики. Hayes предлагает макрос , который вычисляет начальную загрузку непосредственно в SPSS, компьютерной программе, используемой для статистического анализа. Этот метод обеспечивает точечные оценки и доверительные интервалы, по которым можно оценить значимость или незначимость посреднического эффекта. Точечные оценки показывают среднее значение по количеству бутстрапированных выборок, и если ноль не попадает между результирующими доверительными интервалами метода бутстрэппинга, можно с уверенностью заключить, что существует значительный эффект посредничества, о котором следует сообщить.

Значение посредничества

Как указано выше, существует несколько различных вариантов оценки модели посредничества.

Начальная загрузка [12] [13] становится наиболее популярным методом тестирования посредничества, потому что он не требует выполнения допущения о нормальности и потому что его можно эффективно использовать с выборками меньшего размера ( N < 25). Однако посредничество по-прежнему чаще всего определяется с помощью логики Барона и Кенни 9.0018 [14] или тест Собеля. Становится все труднее публиковать тесты посредничества, основанные исключительно на методе Барона и Кенни, или тесты, которые делают предположения о распределении, такие как тест Собеля. Таким образом, важно учитывать ваши возможности при выборе теста для проведения. [9]

Подходы к медиации

Хотя концепция медиации, как она определена в психологии, теоретически привлекательна, методы, используемые для эмпирического изучения медиации, вызывают сомнения у статистиков и эпидемиологов [6] [10] [15] и интерпретируется формально. [7]

(1) Экспериментально-причинно-следственная схема

Экспериментально-причинно-следственная схема используется, когда предполагаемый медиатор подвергается экспериментальным манипуляциям. Такой дизайн подразумевает, что кто-то манипулирует некоторой контролируемой третьей переменной, которая, как они имеют основания полагать, может быть основным механизмом данной связи.

(2) Проект измерения посредничества

План измерения посредничества можно рассматривать как статистический подход. Такой план предполагает, что измеряется предлагаемая промежуточная переменная, а затем используется статистический анализ для установления посредничества. Этот подход не предполагает манипулирования гипотетической опосредующей переменной, а включает только измерение.

См. Spencer et al., 2005 [16] для обсуждения упомянутых выше подходов.

Критика измерения посредничества

Экспериментальные подходы к посредничеству следует применять с осторожностью. Во-первых, важно иметь сильную теоретическую поддержку для исследовательского исследования потенциальной опосредующей переменной. Критика посреднического подхода основывается на способности манипулировать и измерять посредническую переменную. Таким образом, нужно уметь манипулировать предполагаемым посредником приемлемым и этичным образом. Таким образом, необходимо иметь возможность измерять промежуточный процесс, не влияя на результат. Посредник также должен быть в состоянии установить конструктивную действительность манипуляции. Одно из наиболее распространенных критических замечаний в отношении подхода измерения посредничества заключается в том, что это в конечном счете корреляционный дизайн. Следовательно, возможно, что какая-то другая третья переменная, независимая от предполагаемого посредника, может быть ответственна за предполагаемый эффект. Однако исследователи приложили немало усилий, чтобы предоставить контрдоказательства этому унижению. В частности, были выдвинуты следующие контраргументы: [2]

(1) Временной приоритет. Например, если независимая переменная предшествует зависимой переменной во времени, это может свидетельствовать о наличии направленной и потенциально причинной связи между независимой переменной и зависимой переменной.

(2) Отсутствие искажений и/или отсутствие смешения. Например, если кто-то идентифицирует другие третьи переменные и докажет, что они не изменяют отношение между независимой переменной и зависимой переменной, у него будет более сильный аргумент в пользу их посреднического эффекта. См. другие третьи переменные ниже.

Посредничество может быть чрезвычайно полезным и мощным статистическим тестом, однако его нужно использовать правильно. Важно, чтобы меры, используемые для оценки медиатора и зависимой переменной, были теоретически различны и чтобы независимая переменная и медиатор не могли взаимодействовать. Если бы существовало взаимодействие между независимой переменной и посредником, то были бы основания исследовать модерацию.

Другие третьи переменные

(1) Вмешивающиеся:

Другая модель, которую часто проверяют, — это модель, в которой конкурирующие переменные в модели являются альтернативными потенциальными посредниками или неизмеряемой причиной зависимой переменной. Дополнительная переменная в причинно-следственной модели может скрыть или запутать взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными. Потенциальные вмешивающиеся факторы — это переменные, которые могут оказывать причинное влияние как на независимую переменную, так и на зависимую переменную. Они включают в себя общие источники ошибок измерения (как обсуждалось выше), а также другие факторы, влияющие как на независимые, так и на зависимые переменные.

В экспериментальных исследованиях особое внимание уделяется аспектам экспериментальных манипуляций или условий, которые могут объяснить эффекты исследования, а не мотивирующему теоретическому фактору. Любая из этих проблем может привести к ложным отношениям между независимыми и зависимыми переменными при измерении. Игнорирование смешанной переменной может исказить эмпирические оценки причинного эффекта независимой переменной.

(2) Подавление:

Переменные подавления повышают прогностическую достоверность другой переменной путем ее включения в уравнение регрессии. Например, более высокие показатели интеллекта ( X ) вызывают уменьшение ошибок при работе на конвейере ( Y ). Однако увеличение интеллекта ( X ) может привести к увеличению количества ошибок на сборочной линии ( Y ), поскольку это также может быть связано с увеличением скуки на работе ( Z ), тем самым привнося элемент небрежности. в результате увеличивается процент ошибок, допущенных на работе. Такая переменная-супрессор приведет к увеличению величины взаимосвязи между двумя переменными.

В целом, отсутствие подавителей или искажающих факторов приведет либо к недооценке, либо к переоценке влияния X на Y , тем самым либо уменьшая, либо искусственно раздувая величину взаимосвязи между двумя переменными.

(3) Модераторы:

Другими важными третьими переменными являются модераторы. Модераторы — это переменные, которые могут усилить или ослабить связь между двумя переменными. Такие переменные дополнительно характеризуют взаимодействие в регрессии, влияя на направление и/или силу взаимосвязи между X и Y . Модерирующие отношения можно рассматривать как взаимодействие. Это происходит, когда связь между переменными A и B зависит от уровня C. См. модерацию для дальнейшего обсуждения.

Переменная-посредник

Переменная-посредник (или переменная-посредник , или промежуточная переменная ) в статистике — это переменная, которая описывает, как, а не когда эффекты будут возникать с учетом взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Посреднические отношения — это отношения, в которых путь, связывающий A C опосредуется третьей переменной ( B ).

Например, переменная-посредник объясняет фактическую связь между следующими переменными. Большинство людей согласятся с тем, что старые водители (до определенного момента) являются лучшими водителями. Таким образом:

Старение Лучшее вождение

Но в этой взаимосвязи отсутствует промежуточная переменная, которая фактически вызывает улучшение вождения: опыт. Опосредованные отношения будут выглядеть следующим образом:

Старение Увеличение опыта вождения автомобиля Лучшее вождение автомобиля

Опосредующие переменные часто противопоставляются опосредующим переменным, которые определяют условия, при которых независимая переменная оказывает влияние на зависимую переменную.

Модерируемое посредничество

Посредничество и модерация могут происходить одновременно в статистических моделях. Можно опосредовать модерацию и умеренное посредничество.

Модерируемое посредничество – это когда эффект лечебного эффекта A на медиатор B и/или когда частичное влияние B на C зависит от уровней другой переменной (D). По сути, при модерируемом посредничестве сначала устанавливается посредничество, а затем исследуется, смягчается ли эффект посредничества, описывающий взаимосвязь между независимой переменной и зависимой переменной, различными уровнями другой переменной (например, модератора). Это определение было дано Мюллером, Джаддом и Изербитом (2005) 9.0018 [17] и Проповедник, Ракер и Хейс (2007). [18]

Опосредованная модерация

File:Moderation.png

Простая статистическая модель модерации.

Опосредованная модерация — это вариант как модерации, так и посредничества. Здесь изначально имеет место общая модерация, и прямое влияние модерирующей переменной на результат опосредовано либо на пути A на диаграмме, между независимой переменной и модерирующей переменной, либо на B путь между модерирующей переменной и зависимой переменной. Основное различие между опосредованной модерацией и умеренным опосредованием состоит в том, что для первой есть начальная модерация и этот эффект опосредован, а для второй модерации нет, а воздействие либо воздействия на медиатор (путь A ) смягчается, либо влияние посредника на результат (путь B ) смягчается. [17]

Чтобы установить опосредованную модерацию, нужно сначала установить модерацию, то есть направление и/или силу связи между независимыми и зависимыми переменными (путь C ) различается в зависимости от уровня третьей переменной (переменной модератора). Затем исследователи ищут наличие опосредованной модерации, когда у них есть теоретическое основание полагать, что существует четвертая переменная, действующая как механизм или процесс, обусловливающий взаимосвязь между независимой переменной и модератором (путь A ) или между модератор и зависимая переменная (путь C ).

Пример

Ниже приводится опубликованный пример опосредованной модерации в психологических исследованиях. [19] Участникам предъявлялся первоначальный стимул (прайм), который заставлял их думать о морали или заставлял думать о силе. Затем они участвовали в игре «Дилемма заключенного» (PDG), в которой участники делают вид, что они и их партнер по преступлению арестованы, и они должны решить, оставаться ли им верными своему партнеру или конкурировать со своим партнером и сотрудничать с властями. Исследователи обнаружили, что на просоциальных людей нравственность и сила повлияли, тогда как на самостоятельных людей это не повлияло. Таким образом, социальная ценностная ориентация (собственное или просоциальное) смягчала отношения между основным (независимая переменная: мораль или сила) и поведением, выбранным в PDG (зависимая переменная: конкурентное или кооперативное).

Затем исследователи искали наличие опосредованного эффекта замедления. Регрессионный анализ показал, что тип прайма (мораль против силы) опосредовал модерирующую связь социальной ценностной ориентации участников на поведение PDG. Просоциальные участники, пережившие расцвет нравственности, ожидали, что их партнер будет с ними сотрудничать, поэтому они решили сотрудничать сами. Просоциальные участники, пережившие пик могущества, ожидали, что их партнер будет конкурировать с ними, что повышало вероятность того, что они будут конкурировать со своим партнером и сотрудничать с властями. Напротив, участники с ориентированной на себя социальной ценностной ориентацией всегда действовали на конкурентной основе.

Модели опосредованной модерации

Существует пять возможных моделей опосредованной модерации, как показано на диаграммах ниже. [17]

  1. В первой модели независимая переменная также опосредует связь между модератором и зависимой переменной.
  2. Вторая возможная модель опосредованной модерации включает новую переменную, которая опосредует отношения между независимой переменной и модератором ( A путь).
  3. Третья модель опосредованной модерации включает новую переменную-посредник, которая опосредует отношения между модератором и зависимой переменной (путь B ).
  4. Опосредованная модерация также может иметь место, когда одна переменная-посредник влияет как на связь между независимой переменной и модератором (путь A ), так и на связь между модератором и зависимой переменной (путь B ).
  5. Пятая последняя возможная модель опосредованной модерации включает две новые переменные-посредники, одна из которых является посредником пути A , а другая — путем B .
Файл: Опосредованная модель модерации 1.png

Первый вариант: независимая переменная опосредует путь B .

File:Mediated moderation model 2.png

Второй вариант: четвертая переменная является посредником пути A .

File:Mediated moderation model 3.png

Третий вариант: четвертая переменная является посредником пути B .

File:Mediated moderation model 4.png

Четвертый вариант: четвертая переменная является посредником как для пути A , так и для пути B .

File:Mediated moderation model 5.png

Пятый вариант: четвертая переменная является посредником для пути A , а пятая переменная является посредником для пути B .

Уравнения регрессии для модерируемого посредничества и опосредованного модерирования

Muller, Judd, and Yzerbyt (2005) [17] описывают три фундаментальные модели, лежащие в основе как модерируемого посредничества, так и опосредованного модерирования. Mo представляет переменную (переменные) модератора, Me представляет переменную (переменные) медиатора, а ε i представляет ошибку измерения каждого уравнения регрессии.

Этап 1 : Модерация взаимосвязи между независимой переменной (X) и зависимой переменной (Y), также называемая общим лечебным эффектом (путь C на схеме).

  • Чтобы установить общую модерацию, вес регрессии β 43 должен быть значительным (первый шаг для установления опосредованной модерации).
  • Установление модерируемого посредничества требует отсутствия эффекта модерации, поэтому вес регрессии β 43 не должен быть значительным.

Шаг 2 : Модерация связи между независимой переменной и посредником (путь А ).

  • Если вес регрессии β 53 значителен, модератор влияет на отношения между IV и медиатором.

Шаг 3 : Модерация как отношения между независимыми и зависимыми переменными (путь A ), так и отношения между посредником и зависимой переменной (путь B ).

  • Если оба β 53 на шаге 2 и β 64 на шаге 3 значимы, модератор влияет на взаимосвязь между независимой переменной и посредником (путь A ).
  • Если оба β 51 на шаге 2 и β 65 на шаге 3 значимы, модератор влияет на связь между посредником и зависимой переменной (путь B ).
  • Одно или оба из приведенных выше условий могут быть истинными.

Ссылки

Примечания
  1. ↑ Маккиннон, Д. П. (2008). Введение в статистический анализ медиации . Нью-Йорк: Эрльбаум.
  2. 2,0 2,1 Коэн, Дж.; Коэн, П.; Уэст, С.Г.; Aiken, LS (2003) Прикладной множественный регрессионный/корреляционный анализ для поведенческих наук (3-е изд.). Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
  3. ↑ Барон, Р. М. и Кенни, Д. А. (1986) «Переменное различие между модератором и посредником в социально-психологических исследованиях — концептуальные, стратегические и статистические соображения», Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51(6), стр. 1173–1182.
  4. ↑ Хауэлл, округ Колумбия (2009). Статистические методы для психологии (7-е изд.). Белмот, Калифорния: Cengage Learning.
  5. ↑ Shrout, P. E., & Bolger, N. (2002). Посредничество в экспериментальных и неэкспериментальных исследованиях: новые процедуры и рекомендации. Психологические методы, 7(4), 422-445.
  6. 6.0 6.1 6.2 [[Джеймс Робинс |]] (1992). Идентифицируемость и взаимозаменяемость для прямых и косвенных эффектов. Эпидемиология 3 (2): 143–55.
  7. 7.0 7.1 7.2 Перл, Дж. (2001) «Прямые и косвенные эффекты». Материалы семнадцатой конференции по неопределенности в искусственном интеллекте, Морган Кауфманн, 411–420.
  8. 8,0 8,1 (1982). Асимптотические доверительные интервалы для косвенных эффектов в моделях структурных уравнений. Социологическая методология 13 : 290–312.
  9. 9.0 9.1 (2009). Помимо Барона и Кенни: Статистический анализ посредничества в новом тысячелетии. Коммуникационные монографии 76 (4): 408–420.
  10. 10,0 10,1 Кауфман, Дж. С., Маклехоз Р. Ф., Кауфман С. (2004). Дальнейшая критика аналитической стратегии поправки на ковариаты для выявления биологического опосредования. Инновации и перспективы эпидемиологии, 1:4.
  11. (2003). Достижения в области статистических методов исследования профилактики злоупотребления психоактивными веществами. Prevention Science 4 (3): 155–171.
  12. Тестирование моделей передачи в SPSS и SAS. Comm.ohio-state.edu. URL-адрес получен 16 мая 2012 г.
  13. Макрос SPSS и SAS для начальной загрузки определенных косвенных эффектов в нескольких моделях посредничества. Comm.ohio-state.edu. URL-адрес получен 16 мая 2012 г.
  14. ↑ «Посредничество». davidakenny.net . Проверено 25 апреля 2012 г.
  15. ↑ Буллок, Дж. Г., Грин, Д. П., Ха, С. Э. (2010). Да, но каков механизм? (Не ждите легкого ответа). Журнал личности и социальной психологии, 98(4):550-558.
  16. ↑ Спенсер, С.Дж., Занна, М.П. , ​​и Фонг, Г.Т. (2005). Установление причинно-следственной связи: почему эксперименты часто более эффективны, чем медитативный анализ при изучении психологических процессов. Отношения и социальное познание, 89 (6): 845-851.
  17. 17,0 17,1 17,2 17,3 (2005 г.). Когда модерация опосредована, а посредничество опосредовано. Журнал личности и социальной психологии 89 (6): 852–863.
  18. ↑ Проповедник, К. Дж., Ракер, Д. Д. и Хейс, А. Ф. (2007). Оценка гипотез модерируемого посредничества: стратегии, методы и рецепты. Многомерные поведенческие исследования, 42, 185–227.
  19. (2003). Не подталкивайте ястребов к голубям: взаимодействие конструктной активации и постоянства социальной ценностной ориентации в кооперативном поведении. Журнал личности и социальной психологии 84 (5): 972–987.
Библиография
  • Проповедник, Кристофер Дж. (2004). Процедуры SPSS и SAS для оценки косвенных эффектов в простых моделях посредничества. Методы исследования поведения, приборы и компьютеры 36 (4): 717–731.
  • Проповедник, Кристофер Дж. (2008 г.). Асимптотические стратегии и стратегии повторной выборки для оценки и сравнения косвенных эффектов в моделях с несколькими посредниками. Методы исследования поведения 40 (3): 879–891.
  • Проповедник, К. Дж. (2010). Общая многоуровневая структура SEM для оценки многоуровневого посредничества. Психологические методы 15 (3): 209–233.
  • Барон, Р. М. и Кенни, Д. А. (1986) «Переменное различие между модератором и посредником в социально-психологических исследованиях — концептуальные, стратегические и статистические соображения», Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51(6), стр. 1173–1182.
  • Коэн, Дж. (1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук (2-е изд. ). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Academic Press.
  • (2009 г.). Помимо Барона и Кенни: Статистический анализ посредничества в новом тысячелетии. Коммуникационные монографии 76 (4): 408–420.
  • Хауэлл, округ Колумбия (2009). Статистические методы для психологии (7-е изд.). Белмот, Калифорния: Cengage Learning.
  • (2003 г.). Достижения в области статистических методов исследования профилактики злоупотребления психоактивными веществами. Prevention Science 4 (3): 155–171.
  • (2011). Показатели размера эффекта для моделей посредничества: количественные стратегии для сообщения о косвенных эффектах. Психологические методы 16 (2): 93–115.
  • Ракер, Д.Д., Проповедник, К.Дж., Тормала, З.Л. и Петти, Р.Е. (2011). «Анализ медиации в социальной психологии: современные практики и новые рекомендации». Компас социальной психологии и психологии личности , 5/6, 359-371.

About the Author

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Related Posts