Una variabile mediator è la variabile che causa la mediazione nelle variabili dipendenti e indipendenti. In altre parole, spiega la relazione tra la variabile dipendente e la variabile indipendente. Il processo di mediazione completa è definito come l’intervento completo causato dalla variabile mediatore. Ciò comporta che la variabile iniziale non influisce più sulla variabile di risultato. Il processo di mediazione parziale è definito come l’intervento parziale.
La mediazione causata dalla variabile mediator viene sviluppata come modello di mediazione., Questo modello che si sviluppa a causa della mediazione è un modello causale. In altre parole, ciò significa che è stato ipotizzato che la variabile mediator causi l’effetto nella variabile outcome e non viceversa. Nel campo della psicologia, la variabile mediatore spiega come gli eventi fisici esterni influenzano il significato psicologico interno.
La mediazione causata dalla variabile non può essere definita statisticamente. Al contrario, le statistiche possono essere utilizzate per valutare un modello meditativo ipotizzato sviluppato dalla variabile mediator.,
Baron e Kenny hanno dato passi per condurre ipotesi meditative. Una variabile svolge un ruolo sulla variabile mediatore in alcune condizioni specifiche. Le condizioni di essere la variabile mediatore sono le seguenti:
Se la variazione del livello della variabile indipendente tiene conto in modo significativo della variazione dell’altra variabile, allora la variabile è considerata una variabile mediatore.
Se la variazione dell’altra variabile rappresenta in modo significativo la variazione della variabile dipendente, l’altra variabile viene considerata una variabile mediatrice.,
Se l’altra variabile domina fortemente la relazione significativa tra la variabile dipendente e la variabile indipendente, allora l’altra variabile viene definita come una variabile mediatrice. In altre parole, se la relazione tra la variabile dipendente e la variabile indipendente non esiste più e le loro variazioni sono controllate da qualche altra variabile, allora quella variabile viene definita come la variabile mediatore.,
In generale, il modello di mediazione esamina la relazione tra la variabile dipendente e la variabile indipendente, la relazione tra la variabile indipendente e la variabile mediatrice e la relazione tra la variabile dipendente e la variabile mediatrice.
Se la variabile mediator viene misurata con una consistenza non perfetta, è probabile che gli effetti causati siano di parte. In altre parole, è probabile che l’effetto della variabile mediatore sia sottovalutato e che l’effetto della variabile indipendente e della variabile indipendente sia probabilmente sovrastimato., Questo pregiudizio nella variazione della variabile è generalmente dovuto all’errore di misurazione. Una variabile strumentale viene quindi utilizzata per risolvere questo problema di bias nella variabilità della variabile mediatrice. Se questo approccio non funziona, il ricercatore che lavora sulla variabile mediator è tenuto a spiegare che poiché l’affidabilità della variabile mediator è molto alta, il pregiudizio causato è abbastanza minimo.
Se la mediazione causata dalla variabile mediator è perfetta in natura, allora la variabile indipendente e la variabile mediator sono correlate tra loro., Questa correlazione tra la variabile mediatrice e la variabile indipendente è definita come collinearità. Se la variabile indipendente spiega tutte le variazioni causate dalla variabile mediatore, non ci sarà alcuna variazione unica che spiegherebbe la variabile dipendente, e questo si tradurrà in multicollinearità.
La multicollinearità è generalmente prevista nell’analisi mediazionale della variabile mediatrice e della variabile dipendente e indipendente, e quindi non può essere evitata dal ricercatore.,
Pagine correlate:
- Baron & Le procedure di Kenny per le ipotesi mediazionali
- Multicollinearità
