Efekty trzeciej zmiennej Przygotowanie analiz i raportów z badań ankietowych Grzegorz Król Anna Kuźmińska

Efekt trzeciej zmiennej - rodzaje Moderacja (interakcja) Mediacja (pośredniczenie) Supresja (ujawnianie ukrytego związku) Zakłócenie (confounding)

Mediacja Jak to się dzieje? Mechanizm działania

Sprawiedliwość organizacyjna Zaufanie organizacyjne i zaufanie do przełożonego Satysfakcja z pracy; chęć odejścia z pracy; zaangażowanie Sprawiedliwość organizacyjna (dystrybutywna, proceduralna, relacyjna)

Mediacja Związek pomiędzy dwoma zmiennymi (X i Y) zapośredniczony jest przez trzecią zmienną: X wpływa na zmienną pośredniczącą (mediator, M) Mediator wpływa na Y (zmienną wyjaśnianą)   Odpowiada na pytania JAK działa dany efekt DLACZEGO zmienna X wpływa na zmienną Y Musi być oparta na przesłankach teoretycznych Mówi o zależności przyczynowo-skutkowej, więc najlepiej testować ją na danych eksperymentalnych lub z badań podłużnych (Dearing & Hamilton 2006)

Diagram statystyczny dla prostej mediacji Ścieżka c' oznacza efekt bezpośredni pomiędzy X i Y przy kontroli M Ścieżka ab (lub c - c') to efekt X na Y, pośredniczony przez mediator M Efekt pośredni i bezpośredni to razem efekt całkowity (total effect; c = c' + ab).

Mediacja może przyjmować dwie formy M w pełni wyjaśnia związek pomiędzy X i Y M częściowo mediuje związek pomiędzy X i Y, ale X nadal wpływa bezpośrednio na Y Związek pomiędzy X i Y nie musi być początkowo istotny, żeby móc testować model mediacyjny (e.g., Hayes, 2009; Shrout & Bolger, 2002).

Testowanie mediacji 1 Metody bootstrapingowe: Wielokrotne losowanie n elementów (np. 5000) ze zwracaniem z całej próby Estymowanie skorygowanego efektu pośredniego dla każdej próby Określenie przedziału ufności dla efektu pośredniego. Jeśli nie zawiera zera -> efekt różny od zera (istotny) Nakładka na SPSS i SAS PROCESS (Hayes, 2016) www.processmacro.org

Testowanie mediacji 2 Test Sobela Często stosowany, poddany dużej krytyce (może być niedokładny dla małych prób; Zhao, Lynch, Chen, 2010) Oparty na wynikach dwóch analiz regresji: X jako predyktor, M jako zmienna wyjaśniana X i M jako predyktory, Y jako zmienna wyjaśniana Wynik testu można sprawdzić za pomocą nakładki lub kalkulatora online (http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm)

Mediacja – przykład (władza I satysfakcja z pracy)

Hipotezy H1: Kierownicy deklarują wyższą satysfakcję z pracy, niż nie-kierownicy H2: Związek kierowania z satysfakcją jest pośredniczony przez poczucie statusu społecznego

Metoda Respondenci: Zmienne 6 runda ESS dla Polski, osoby pracujące w wieku 18-70 lat Zmienne Kierowanie (ZN, X) Satysfakcja z pracy (ZZ, Y) Status (M) Wiek, płeć, wykształcenie, zdrowie, satysfakcja z przychodów GD (ZK) Living with partner and subjective health were included due to a known relationship with emotional well-being (e.g. Dush, 2005).

Wyniki

Wyniki

Wpływ kierowania na satysfakcję z pracy jest zapośredniczony przez status istotny istotny zaufanie Kierowanie Istotność spada Satysfakcja z pracy istotny

Moderacja (kiedy/w jakich sytuacjach/dla kogo to się dzieje Moderacja (kiedy/w jakich sytuacjach/dla kogo to się dzieje? -> interakcja)

Struktura organizacyjna (mechanistyczna vs. Organiczna) Sprawiedliwość organizacyjna (proceduralna i interakcyjna) Zaufanie do przełożonego

ZAUFANIE DO PRZEŁOŻONEGO STRUKTURA MECHANISTYCZNA STRUKTURA ORGANICZNA SPRAWIEDLIWOŚĆ PROCEDURALNA

Moderacja – przykład (czy związek szczęścia z mieszkaniem z partnerem zależy od płci?)

ZAKŁÓCEnie (confounding)

Zmienna zakłócająca Zmienna powiązana ze zmienną wyjaśnianą i wyjaśniającą Błędnie podwyższa lub zaniża związek pomiędzy X i Y (Meinert, 1986). Mediatory i zmienne zakłócające są statystycznie identyczne (MacKinnon, Krull, & Lockwood, 2000) Jedyna różnica wynika z kierunku związku Mediatory leżą na jednokierunkowej, przyczynowo-skutkowej ścieżce pomiędzy X i Y Zmienne zakłócające mogą wpływać lub być skorelowane zarówno z X, jak I Y Brak uwzględnienia zmiennej zakłócającej w modelu może spowodować, że za prawdziwy uznamy nieistniejący związek, albo nie zauważymy istniejącej relacji

MEDIATOR ZMIENNA ZAKŁÓCAJĄCA ZMIENNA WYJAŚNIAJĄCA ZMIENNA WYJAŚNIANA

Wiek Poziom wynagrodzenia Zachorowania na raka zaufanie nieistotny

ZAKŁÓCENIE – przykład (PŁEĆ a STATUS)

Metoda Respondenci: Zmienne 6 runda ESS dla Polski, osoby pracujące w wieku 18-70 lat Zmienne Płeć (ZN, X) Status (ZZ, Y) Wykształcenie (C)

Wyniki

Wykształcenie istotny istotny zaufanie Płeć nieistotny Status istotny

SUPRESJA

Supresja Rodzaj efektu pośredniego, który sprawia, że uwzględnienie trzeciej zmiennej wzmaga siłę związku pomiędzy X i Y (Tzelgov & Henik, 1991). Trzy rodzaje supresji: Klasyczna (efekt nieistotny staje się istotny po uwzględnieniu 3 zmiennej) Negatywna (uwzględnienie trzeciej zmiennej odwraca kierunek zależności pomiędzy X i Y) Wzajemna (reciprocal; wzmocnienie związku pomiędzy X i Y po uwzględnieniu 3 zmiennej)

Supresja Może być analizowana w kontekście mediacji i zakłócenia Supresor może być związany tylko z predyktorem, nie ze zmienną wyjaśnianą (Ludlow & Klein, 2014) W mediacji supresja oznacza, że bezpośredni efekt Y na X ma inny znak, niż efekt pośredniczony przez mediator (inconsistent mediation; Davis, 1985)

SUPRESJA – przykład (czy satysfakcja z pracy rośnie z wiekiem?)

Metoda Respondenci: Zmienne 6 runda ESS dla Polski, osoby pracujące w wieku 18-70 lat Zmienne Wiek (ZN, X) Satysfakcja z pracy (ZZ, Y) Zdrowie (S) Living with partner and subjective health were included due to a known relationship with emotional well-being (e.g. Dush, 2005).

Wyniki

Zdrowie ujemny ujemny zaufanie Wiek Satysfakcja z pracy dodatni