Types of Variables >

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.,

într-un model de mediere, variabila independentă nu poate influența direct variabila dependentă, ci o face prin intermediul unei a treia variabile, un „om de mijloc”. în psihologie, variabila mediator este uneori numită variabilă care intervine. În statistici, o variabilă care intervine este de obicei considerată a fi un subtip al variabilei de mediere. Cu toate acestea, liniile dintre cei doi termeni sunt oarecum neclare și sunt adesea folosite interschimbabil.

variabila Mediator Exemple

o variabilă mediator poate fi ceva la fel de simplu ca un răspuns psihologic la evenimentele date., De exemplu, să presupunem că cumpărarea de pizza pentru o petrecere de lucru duce la un moral pozitiv și la munca făcută în jumătate din timp.

• Pizza este variabila independentă,
• viteza de lucru este variabila dependentă,
• mediatorul, omul de mijloc fără de care nu ar exista nicio legătură, este moralul pozitiv. deși putem observa un efect clar asupra vitezei de lucru atunci când și dacă pizza este cumpărată, pizza în sine nu are puterea de a afecta ratele de lucru: numai prin afectarea moralului lucrătorilor poate face o diferență reală., medierea completă este atunci când întreaga relație dintre variabilele dependente independente & dependente este prin variabila mediator. Dacă luați mediatorul, relația dispare. Deoarece lumea reală este un loc complicat cu multe interacțiuni, acest lucru este mai puțin obișnuit decât medierea parțială.

  medierea parțială se întâmplă atunci când variabila de mediere este responsabilă doar pentru o parte a relației dintre variabilele dependente independente &., Dacă variabila de mediere este eliminată, va exista în continuare o relație între variabilele independente și dependente; pur și simplu nu va fi la fel de puternică.

  ipotezele Mediaționale

  ipotezele Mediaționale, prin definiție, includ medierea completă (completă). Cu alte cuvinte, variabila independentă are efect zero asupra variabilei dependente; relația cauzală depinde în întregime de mediator.baronul și Kenny (1986), Judd și Kenny (1981) și James și Brett (1984) au subliniat următorii pași pentru a identifica ipoteza medierii., Dacă pașii sunt îndeplinite, atunci se spune că variabila M mediază complet relația X-Y. Pașii sunt

  1. arată că a variabila independentă (X) este corelată cu mediatorul (M).
  2. demonstrează că variabila dependentă (Y) și M sunt corelate.
  3. demonstrați medierea completă a procesului. Efectul lui X asupra lui Y, controlul pentru M (adică controlul pentru Căile a și b din imaginea din partea de sus a acestei pagini), ar trebui să fie zero. Dacă rezultatele pentru această etapă sunt altceva decât zero, atunci există o mediere parțială.,

  autorii afirmă că trei analize de regresie sunt necesare:

  
  

  • X ca variabilă predictor și M ca rezultatul variabilă.
  • X ca variabilă predictor și Y ca variabilă de rezultat.
  • X și M ca variabile predictor și Y ca variabilă de rezultat.

  procedurile vin cu câteva explicații solide, care depășesc domeniul de aplicare al acestui articol. Vă recomand să citiți textul original al lui Baron și Keny (disponibil aici)., Sau, ca o alternativă excelentă (engleză simplă), citiți medierea și moderarea Statistică a lui Paul Jose: metodologia în științele sociale, care include pașii lui Baron și Kenny începând de la pagina 20.

  citați acest lucru ca:
  Stephanie Glen. „Variabila Mediator / variabila de mediere: definiție simplă” de la StatisticsHowTo.com: statistici elementare pentru restul dintre noi! https://www.statisticshowto.com/mediator-variable/

  ——————————————————————————

  Nevoie de ajutor cu temele sau întrebare de testare?, Cu studiul Chegg, puteți obține soluții pas cu pas la întrebările dvs. de la un expert în domeniu. Primele 30 de minute cu un tutore Chegg sunt gratuite!