PROZESS : MODERATION UND MEDIATION

PROCESS ist eine Methode, die den PLS-SEM Ansatz ergänzt und sowohl im Bereich des Marketings als auch in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften sehr beliebt ist. PROCESS basiert auf zwei Hauptkonzepten: Mediation und Moderation.

Mit der Mediationsanalyse werden Hypothesen zur Klärung der verschiedenen intermediären Mechanismen, durch die kausale Wirkungen entstehen, getestet, während die Moderationsanalyse zur Untersuchung von Fragen zu den Bedingungen einer Wirkung eingesetzt wird.

Diesen beiden Konzepten ist gemeinsam, dass sie die Rolle einer dritten Variable in der Beziehung zwischen einer erklärenden Variable X und einer Antwortvariablen Y untersuchen.

MEDIATIONSMODELL

Das Mediationsmodell geht davon aus, dass X einen Mediator M beeinflusst, der wiederum Y beeinflusst. Die direkten und indirekten Effekte lassen Rückschlüsse auf die Signifikanz oder Nicht-Signifikanz des Mediationsmodells zu.

MODERATIONSMODELL

Das Moderationsmodell geht davon aus, dass X Y in Abhängigkeit von einem Moderator W mehr oder weniger stark beeinflusst. Die Signifikanz der Moderation ergibt sich aus der Signifikanz oder Nicht-Signifikanz des mit der Interaktionsvariablen verbundenen Koeffizienten.

ERGEBNISSE EINER PROZESSANALYSE IN XLSTAT

Die Tabelle der Varianzanalyse wird verwendet, um die Erklärungskraft der erklärenden Variablen zu bewerten. Die Erklärungskraft wird durch den Vergleich der Anpassung (in Bezug auf die kleinsten Quadrate) des endgültigen Modells mit der Anpassung des rudimentären Modells, das nur eine Konstante enthält, die dem Mittelwert der abhängigen Variable entspricht, bewertet.

Die Tabelle der Parameter des Modells zeigt die Schätzung der Parameter, den entsprechenden Standardfehler, das Student's t, die entsprechende Wahrscheinlichkeit sowie das Konfidenzintervall.

Die Tabelle des direkten Effekts von X auf Y zeigt die Schätzung des direkten Effekts von X auf Y, den entsprechenden Standardfehler, das Student's t, die entsprechende Wahrscheinlichkeit sowie das Konfidenzintervall an.

Die Tabelle des bedingten direkten Effekts von X auf Y zeigt den Schätzwert des bedingten direkten Effekts von X auf Y für drei Werte des Moderators (das 16. Perzentil, den Median und das 84. Perzentil), den entsprechenden Standardfehler, das Student's t, die entsprechende Wahrscheinlichkeit sowie das Konfidenzintervall.

Die Tabelle "Indirekter Effekt von X auf Y" zeigt die Schätzung des indirekten Effekts von X auf Y sowie das entsprechende Konfidenzintervall und die Standardabweichung, die mit der Bootstrap-Methode ermittelt wurden. Wenn das Konfidenzintervall 0 einschließt, dann ist der indirekte Effekt von X auf Y im Modell nicht signifikant.

Die Tabelle des bedingten indirekten Effekts von X auf Y zeigt die Schätzung des bedingten indirekten Effekts von X auf Y für drei Werte des Moderators (das 16. Perzentil, den Median und das 84. Perzentil), den entsprechenden Standardfehler, das Student's t, die entsprechende Wahrscheinlichkeit sowie das Konfidenzintervall. Wenn das Konfidenzintervall 0 einschließt, dann ist der bedingte indirekte Effekt von X auf Y im Modell für den betreffenden Moderatorwert nicht signifikant.

Die Tabelle "Index der moderierten Mediation" zeigt die Schätzung des Index der moderierten Mediation sowie das entsprechende Konfidenzintervall und die Standardabweichung, die durch die Bootstrap-Methode ermittelt wurden. Wenn das Konfidenzintervall 0 einschließt, wird das Modell der moderierten Mediation als nicht signifikant angesehen.

Johnson-Neyman-Diagramm: Dieses Diagramm wird verwendet, um darzustellen, bei welchem Wert des Moderators der Effekt signifikant wird.

Diagramm des bedingten Effekts: Mit diesem Diagramm wird die Entwicklung des bedingten Effekts im Modell für drei Werte des Moderators (16. Perzentil, Median und 84. Perzentil) dargestellt.

Hinweis: Es gibt eine Vielzahl von vordefinierten Modellen. Wenn Sie ein Modell auswählen, wird das Modell direkt rechts im Dialogfeld angezeigt.