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Baron and Kenny’s mediator model
A mediator variable explains the how or why of an (observed) relationship between an independent variable and its dependent variable.,
In un modello di mediazione, la variabile indipendente non può influenzare direttamente la variabile dipendente, e lo fa invece per mezzo di una terza variabile, un “intermediario”.
In psicologia, la variabile mediatrice è talvolta chiamata variabile intermedia. In statistica, una variabile intermedia è solitamente considerata un sottotipo di variabile mediatrice. Tuttavia, le linee tra i due termini sono un po ‘ sfocate e sono spesso usate in modo intercambiabile.
Esempi di variabili mediatrici
Una variabile mediatrice può essere qualcosa di semplice come una risposta psicologica a determinati eventi., Ad esempio, supponiamo di acquistare la pizza per una festa di lavoro porta al morale positivo e al lavoro svolto in metà del tempo.
- La pizza è la variabile indipendente,
- La velocità di lavoro è la variabile dipendente,
- Il mediatore, l’uomo intermedio senza il quale non ci sarebbe alcuna connessione, è il morale positivo.
Sebbene possiamo osservare un effetto definito sulla velocità di lavoro quando e se la pizza viene acquistata, la pizza stessa non ha il potere di influenzare i tassi di lavoro: solo influenzando il morale dei lavoratori può fare una differenza reale.,
Mediazione completa e mediazione parziale
La mediazione completa è quando l’intera relazione tra le variabili dipendenti indipendenti& avviene attraverso la variabile mediator. Se togli il mediatore, la relazione scompare. Poiché il mondo reale è un luogo complicato con molte interazioni, questo è meno comune della mediazione parziale.
La mediazione parziale si verifica quando la variabile di mediazione è responsabile solo di una parte della relazione tra variabili indipendenti& dipendenti., Se la variabile di mediazione viene eliminata, ci sarà ancora una relazione tra le variabili indipendenti e dipendenti; semplicemente non sarà così forte.
Ipotesi mediazionali
Le ipotesi mediazionali, per definizione, includono la mediazione completa (completa). In altre parole, la variabile indipendente ha effetto zero sulla variabile dipendente; la relazione causale dipende interamente dal mediatore.
I quattro passi di Baron e Kenny
Baron e Kenny (1986), Judd e Kenny (1981) e James e Brett (1984) hanno delineato i seguenti passi per identificare l’ipotesi mediazionale., Se i passaggi sono soddisfatti, si dice che la variabile M media completamente la relazione XY. I passaggi sono
- Mostrano che a la variabile indipendente (X) è correlata con il mediatore (M).
- Dimostrare che la variabile dipendente (Y) e M sono correlati.
- Dimostrare la piena mediazione sul processo. L’effetto di X su Y, controllando per M (cioè controllando per i percorsi a e b nell’immagine nella parte superiore di questa pagina), dovrebbe essere zero. Se i risultati per questo passaggio sono tutt’altro che zero, allora c’è una mediazione parziale.,
Gli autori affermano che sono necessarie tre analisi di regressione:
- X come variabile predittiva e M come variabile di risultato.
- X come variabile predittiva e Y come variabile di risultato.
- X e M come variabili predittive e Y come variabile di risultato.
Le procedure sono dotate di alcune spiegazioni pesanti, che sono oltre lo scopo di questo articolo. Raccomando di leggere il testo originale di Baron e Keny (disponibile qui)., Oppure, come alternativa eccellente (semplice inglese), leggi Doing Statistical Mediation and Moderation: Methodology in the Social Sciences di Paul Jose, che include i passi di Baron e Kenny a partire da pagina 20.
Stephanie Glen. “Variabile mediatrice / Variabile mediatrice: definizione semplice” Da StatisticsHowTo.com: Statistiche elementari per il resto di noi! https://www.statisticshowto.com/mediator-variable/
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