Медиация (статистика)
В статистике модель посредничества стремится идентифицировать и объяснить механизм или процесс, который лежит в основе наблюдаемой связи между независимой переменной и зависимой переменной , посредством включения третьей гипотетической переменной, известной как переменная- посредник (также переменная-посредник , промежуточная переменная ). или промежуточная переменная ). [1]Вместо прямой причинно-следственной связи между независимой переменной и зависимой переменной модель посредничества предполагает, что независимая переменная влияет на (ненаблюдаемую) переменную-посредник, которая, в свою очередь, влияет на зависимую переменную. Таким образом, переменная-посредник служит для уточнения характера связи между независимыми и зависимыми переменными. [2]
Анализ посредничества используется для понимания известной взаимосвязи путем изучения лежащего в основе механизма или процесса, с помощью которого одна переменная влияет на другую переменную через переменную-посредник. [3] В частности, анализ посредничества может способствовать лучшему пониманию отношений между независимой переменной и зависимой переменной, когда эти переменные не имеют очевидной прямой связи.
Бэрон и Кенни (1986) сформулировали несколько требований, которые необходимо выполнить, чтобы сформировать настоящие посреднические отношения. [4] Они описаны ниже на реальном примере. См. диаграмму выше для визуального представления общих посреднических отношений, которые необходимо объяснить. Примечание: Хейс (2009 г.) подверг критике подход Барона и Кенни к шагам посредничества [5] , а по состоянию на 2019 г. - Дэвид А. Кенни.на своем веб-сайте заявил, что посредничество может существовать при отсутствии «значительного» общего эффекта, и поэтому шаг 1, описанный ниже, может не понадобиться. Эту ситуацию иногда называют «непоследовательным посредничеством». Более поздние публикации Хейса также ставили под сомнение концепции полного или частичного посредничества и выступали за отказ от этих терминов, наряду с описанным ниже классическим подходом к этапам посредничества.
Следующий пример, взятый из Howell (2009), [6] , объясняет каждый шаг требований Бэрона и Кенни, чтобы лучше понять, как характеризуется эффект посредничества. Шаг 1 и шаг 2 используют простой регрессионный анализ, тогда как шаг 3 использует множественный регрессионный анализ .
Такие результаты могут привести к заключению, что ваши чувства компетентности и самооценки 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 малых размеров выборки или других посторонних факторов не может быть быть достаточной мощности, чтобы предсказать эффект, который действительно существует. [7]
