una variable mediadora es la variable que causa la mediación en las variables dependientes e independientes. En otras palabras, explica la relación entre la variable dependiente y la variable independiente. El proceso de mediación completa se define como la intervención completa causada por la variable mediador. Esto resulta en que la variable inicial ya no afecta a la variable de resultado. El proceso de mediación parcial se define como la intervención parcial.
la mediación causada por la variable mediator se desarrolla como un modelo de mediación., Este modelo que se desarrolla debido a la mediación es un modelo causal. En otras palabras, esto significa que se ha asumido que la variable mediadora causa el efecto en la variable de Resultado y no viceversa. En el campo de la psicología, la variable mediador explica cómo los eventos físicos externos afectan el significado psicológico interno.
la mediación causada por la variable no puede ser definida estadísticamente. Por el contrario, la estadística puede ser utilizada para evaluar un supuesto modelo meditacional desarrollado por la variable mediadora.,
Baron y Kenny han dado pasos para llevar a cabo hipótesis meditacionales. Una variable juega un papel en la variable mediadora bajo algunas condiciones específicas. Las condiciones de ser la variable mediadora son las siguientes:
si el cambio en el nivel de la variable independiente explica significativamente la variación en la otra variable, entonces la variable se considera una variable mediadora.
si el cambio en la otra variable explica significativamente la variación en la variable dependiente, entonces la otra variable se considera una variable mediadora.,
si la otra variable domina fuertemente la relación significativa entre la variable dependiente y la independiente, entonces la otra variable se denomina variable mediadora. En otras palabras, si la relación entre la variable dependiente y la independiente ya no existe y sus variaciones son controladas por alguna otra variable, entonces esa variable se denomina como la variable mediadora.,
en general, el modelo de mediación examina la relación entre la variable dependiente y la variable independiente, la relación entre la variable independiente y la variable mediadora y la relación entre la variable dependiente y la variable mediadora.
si la variable mediadora se mide con una consistencia inferior a la perfecta, es probable que los efectos causados estén sesgados. En otras palabras, es probable que se subestime el efecto de la variable mediadora y que se sobrestime el efecto de la variable independiente y de la variable independiente., Este sesgo en la variación de la variable se debe generalmente a un error de medición. Una variable Instrumental se utiliza entonces para resolver este problema de sesgo en la variabilidad de la variable mediadora. Si este enfoque no funciona, entonces el investigador que trabaja en la variable mediadora debe explicar que, dado que la confiabilidad de la variable mediadora es muy alta, el sesgo causado es bastante mínimo.
si la mediación causada por la variable mediadora es de naturaleza perfecta, entonces la variable independiente y la variable mediadora están correlacionadas entre sí., Esta correlación entre la variable mediadora y la variable independiente se denomina colinealidad. Si la variable independiente explica toda la variación causada por la variable mediadora, no habrá ninguna variación única que explique la variable dependiente, y esto resultará en multicolinealidad.
la multicolinealidad es generalmente esperada en el análisis mediacional de la variable mediadora y de la variable dependiente e independiente, y por lo tanto no puede ser evitada por el investigador.,
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- Baron & Procedimientos de Kenny para hipótesis Mediacionales
- multicolinealidad
