Переменные-медиаторы и переменные-модераторы в психологических исследованиях презентация

Содержание


Презентации» Образование» Переменные-медиаторы и переменные-модераторы в психологических исследованиях
Лекция 5. Переменные-медиаторы и  переменные-модераторы  в психологических исследованиях2 функции третьих переменных: 
 2 функции третьих переменных: 
 модерирующаяНаболее высокая важность различия между модераторами и медиаторами – в областиМодератором является качественная (пол, раса, социальный класс…) или количественная (уровень вознаграждения,Гипотеза о модераторе получает поддержку, если взаимодействие (Путь c) оказывается значимым.Выбор подходящей аналитической процедуры: проверка модерирования 
 Выбор подходящей аналитической процедуры:Случай 1 
 Случай 1 
    Самый простой.Однако на коэффициенты регрессии не влияют ни различия в дисперсиях независимойСлучай 3 
 Случай 3 
    Модератор -Чтобы измерить влияния модератора, надо заранее знать, как модератор изменяет влияниеСлучай 4 
 Случай 4 
 Обе переменные - модератор иЦентральная идея модели медиации - влияние стимулов на поведение опосредуется различнымиПеременная функционирует как медиатор, если она отвечает следующим условиям:
 Переменная функционируетКогда Путь c ослабляется до нуля, мы получаем сильное свидетельство оДля установления опосредования необходимо выполнение трех условий: 
   ДляПоскольку предполагается, что независимая переменная вызывает медиатор, эти две переменные должныИспользование множественной регрессии для оценки модели опосредования требует двух следующих допущений:Технические замечания
 Технические замечания
 Обычно ошибка измерения уменьшает величину измеряемой связи,Стратегические соображения 
 Стратегические соображения 
 Переменные-модераторы, как правило, привлекаются, когдаСледствия для процедур исследования 
 Следствия для процедур исследования 
 1)Следствия для процедур исследования
 Следствия для процедур исследования
  
 2)



Слайды и текст этой презентации
Слайд 1
Описание слайда:
Лекция 5. Переменные-медиаторы и переменные-модераторы в психологических исследованиях


Слайд 2
Описание слайда:

Слайд 3
Описание слайда:
2 функции третьих переменных: 2 функции третьих переменных: модерирующая функция третьих переменных, разделяющая независимую переменную на подгруппы, которые определяют ее области максимальной эффективности в отношении к имеющейся зависимой переменной опосредующая функция третьей переменной, репрезентирующая механизм, посредством которого независимая переменная может влиять на интересующую нас зависимую переменную.

Слайд 4
Описание слайда:
Наболее высокая важность различия между модераторами и медиаторами – в области социальной психологии, Наболее высокая важность различия между модераторами и медиаторами – в области социальной психологии, которая широко опирается на экспериментальные процедуры и сохраняет интерес к организмическим переменным, варьирующим от индивидуальных различий до когнитивных конструктов (например, воспринимаемый контроль).

Слайд 5
Описание слайда:
Модератором является качественная (пол, раса, социальный класс…) или количественная (уровень вознаграждения, уровень тревожности…) переменная, которая влияет на направление и/ или силу связи между независимой переменной (предиктором) и зависимой (критерием). Модератором является качественная (пол, раса, социальный класс…) или количественная (уровень вознаграждения, уровень тревожности…) переменная, которая влияет на направление и/ или силу связи между независимой переменной (предиктором) и зависимой (критерием). В терминах корреляционного анализа модератором является третья переменная, которая влияет на корреляцию между двумя другими переменными. Например, Стерн, МакКантс и Петин (1982) обнаружили, что позитивность связи между изменяющими жизнь событиями и серьезностью заболевания была более выражена для неконтролируемых событий (как смерть супруга), чем для контролируемых (как развод). О модерирующем влиянии в терминах корреляционного анализа можно также говорить, если изменяется направление корреляционных связей.

Слайд 6
Описание слайда:

Слайд 7
Описание слайда:
Гипотеза о модераторе получает поддержку, если взаимодействие (Путь c) оказывается значимым. При этом также могут оказываться значимыми основные влияния предиктора и модератора (Пути а и b), но теоретически они не оказываются напрямую релевантными проверке гипотезы о модераторе. Гипотеза о модераторе получает поддержку, если взаимодействие (Путь c) оказывается значимым. При этом также могут оказываться значимыми основные влияния предиктора и модератора (Пути а и b), но теоретически они не оказываются напрямую релевантными проверке гипотезы о модераторе.

Слайд 8
Описание слайда:
Выбор подходящей аналитической процедуры: проверка модерирования Выбор подходящей аналитической процедуры: проверка модерирования Модерирование подразумевает, что каузальная связь между двумя переменными меняется как функция переменной-модератора  Статистический анализ должен измерить и проверить различия во влиянии независимой переменной на зависимую переменную как функцию модератора. Способ измерения и проверки таких различий во влиянии зависит от уровня измерения независимой переменной и переменной-модератора. 4 случая: 1.Модератор и независимая переменная являются категориальными переменными 2. Модератор - категориальная переменная, а независимая переменная - непрерывная 3. Модератор - непрерывная переменная, а независимая -категориальная 4. Обе переменные являются непрерывными. Для простоты будем считать, что все категориальные переменные - дихотомические

Слайд 9
Описание слайда:
Случай 1 Случай 1 Самый простой. В этой ситуации влияние дихотомической независимой переменной на зависимую переменную меняется как функция другой дихотомии. Подходящей процедурой анализа здесь может служить двухфакторный дисперсионный анализ 2 х 2 (ANOVA), в котором на модерирование указывает значимое влияние взаимодействия.

Слайд 10
Описание слайда:

Слайд 11
Описание слайда:
Однако на коэффициенты регрессии не влияют ни различия в дисперсиях независимой переменной, ни различия в ошибках измерения зависимой переменной  предпочтительнее измерять влияние независимой переменной на зависимую переменную на основе нестандартизованных (не бета) коэффициентов регрессии Однако на коэффициенты регрессии не влияют ни различия в дисперсиях независимой переменной, ни различия в ошибках измерения зависимой переменной  предпочтительнее измерять влияние независимой переменной на зависимую переменную на основе нестандартизованных (не бета) коэффициентов регрессии Пример: Влияние идентификации с природой на уровень NEP Модератор - пол

Слайд 12
Описание слайда:
Случай 3 Случай 3 Модератор - непрерывная переменная, независимая переменная - дихотомическая. Пример: независимая переменная - предназначенное для изменения аттитюда сообщение: рациональное  вызывающее страх, модератор - интеллект, измеряемый интеллектуальным тестом. Вызывающее страх сообщение может быть более эффективным (т.е. эффективность сообщения - зависимая переменная) для испытуемых с низкими оценками интеллекта, рациональное сообщение - для испытуемых с более высокими оценками интеллекта.

Слайд 13
Описание слайда:
Чтобы измерить влияния модератора, надо заранее знать, как модератор изменяет влияние независимой переменной на зависимую. Невозможно оценить общую гипотезу, что влияние независимой переменной изменяется как функция модератора, т.к. модератор имеет множество уровней Чтобы измерить влияния модератора, надо заранее знать, как модератор изменяет влияние независимой переменной на зависимую. Невозможно оценить общую гипотезу, что влияние независимой переменной изменяется как функция модератора, т.к. модератор имеет множество уровней

Слайд 14
Описание слайда:

Слайд 15
Описание слайда:

Слайд 16
Описание слайда:
Случай 4 Случай 4 Обе переменные - модератор и независимая - непрерывные. Если предполагается, что модератор изменяет связь между независимой и зависимой переменными на основе ступенчатой функции (нижняя часть рисунка 2), можно разделить модератор в точке, где возникает ступень. После такого разделения модератора можно использовать процедуру, описанную в Случае 2. Мерой влияния независимой переменной на зависимую переменную является коэффициент регрессии. Если предполагается, что влияние независимой переменной (X) на зависимую переменную (Y) изменяется линейно или квадратически относительно модератора (Y), следует использовать подход с произведением переменных, описанный для Случая 3. Наличие ошибки измерения в модераторе или независимой переменной в Случае 4 значительно усложняет анализ. Для корректировки этих ошибок требуется нормальное распределение переменных.

Слайд 17
Описание слайда:
Центральная идея модели медиации - влияние стимулов на поведение опосредуется различными процессами, протекающими внутри организма. Центральная идея модели медиации - влияние стимулов на поведение опосредуется различными процессами, протекающими внутри организма. О некой переменной можно сказать, что она функционирует как медиатор в той степени, в которой она объясняет связь между предиктором и критерием. Медиаторы объясняют, насколько внешние физические события приобретают внутреннее психологическое значение. Если переменные-модераторы уточняют, когда будут происходить определенные влияния, медиаторы говорят о том, как или почему такие влияния возникают.

Слайд 18
Описание слайда:
Переменная функционирует как медиатор, если она отвечает следующим условиям: Переменная функционирует как медиатор, если она отвечает следующим условиям: (а) дисперсии в уровнях независимой переменной значимо объясняют дисперсии в предполагаемом медиаторе (т.е., Путь a) (б) дисперсии в медиаторе значимо объясняют дисперсии в зависимой переменной (т.е., Путь b) (с) когда Пути a и b контролируются, прежде значимая связь между независимой и зависимой переменными теряет свою значимость, при этом наиболее сильная демонстрация опосредования имеет место в случае, когда Путь c оказывается равен нулю.

Слайд 19
Описание слайда:

Слайд 20
Описание слайда:
Когда Путь c ослабляется до нуля, мы получаем сильное свидетельство о существовании единственного, доминирующего медиатора. Если остаточный Путь c не равен нулю, это указывает на присутствие множества опосредующих факторов. Поскольку большинство психологических областей оперирует феноменами, которые имеют множество причин, более реалистичной целью может являться поиск медиаторов, которые значимо ослабляют Путь с, нежели полностью устраняют связь между независимой и зависимой переменными.

Слайд 21
Описание слайда:

Слайд 22
Описание слайда:

Слайд 23
Описание слайда:
Для установления опосредования необходимо выполнение трех условий: Для установления опосредования необходимо выполнение трех условий: 1) независимая переменная должна влиять на медиатор в первом уравнении; 2) должно быть показано, что независимая переменная влияет на зависимую переменную во втором уравнении; 3) медиатор должен влиять на зависимую переменную в третьем уравнении. Если все эти условия выполняются, тогда влияние независимой переменной на зависимую переменную должно быть меньше в третьем уравнении, чем во втором. Полное опосредование присутствует, если независимая переменная не оказывает никакого влияния, когда контролируется медиатор.

Слайд 24
Описание слайда:
Поскольку предполагается, что независимая переменная вызывает медиатор, эти две переменные должны коррелировать. Присутствие такой корреляции влечет мультиколлинеарность, когда оцениваются влияния независимой переменной и медиатора на зависимую переменную. Это приводит к снижению мощности в проверке коэффициентов в третьем уравнении Поскольку предполагается, что независимая переменная вызывает медиатор, эти две переменные должны коррелировать. Присутствие такой корреляции влечет мультиколлинеарность, когда оцениваются влияния независимой переменной и медиатора на зависимую переменную. Это приводит к снижению мощности в проверке коэффициентов в третьем уравнении  исследователю следует проверять не только значимость соответствующих коэффициентов, но также их абсолютный размер. Например, независимая переменная может иметь меньший коэффициент, когда она прогнозирует зависимую переменную в одиночестве, чем когда она включается в уравнение вместе с медиатором, однако больший коэффициент не оказывается значимым, а меньший оказывается.

Слайд 25
Описание слайда:

Слайд 26
Описание слайда:
Использование множественной регрессии для оценки модели опосредования требует двух следующих допущений: Использование множественной регрессии для оценки модели опосредования требует двух следующих допущений: не должно быть ошибки измерения в медиаторе зависимая переменная не вызывает медиатор Медиатор, поскольку он зачастую является внутренней, психологической переменной, вероятнее всего будет измеряться с ошибкой. Присутствие ошибки измерения в медиаторе имеет тенденцию приводить к недооценке влияния медиатора и переоценке влияния независимой переменной на зависимую переменную, когда все коэффициенты являются позитивными.

Слайд 27
Описание слайда:
Технические замечания Технические замечания Обычно ошибка измерения уменьшает величину измеряемой связи, приводя к оценкам, приближающимся к нулю, по сравнению с ее отсутствием (Judd & Kenny, 1981). Вдобавок, ошибка измерения в медиаторе, как правило, приводит к переоценке во влиянии независимой переменной на зависимую переменную. Из-за ошибки измерения в медиаторе влияние медиатора на зависимую переменную невозможно полностью проконтролировать при измерениях влияния независимой переменной на зависимую переменную. Переоценка влияний независимой переменной на зависимую переменную увеличивается в степени, в которой независимая переменная вызывает медиатор и медиатор вызывает зависимую переменную. Поскольку успешный медиатор вызывается независимой переменной и вызывает зависимую переменную, успешные медиаторы, измеряющиеся с ошибкой, оказываются наиболее подверженными такой ошибке переоценки. Обычный подход к снижению такой ненадежности состоит в использовании множества показателей данного конструкта. Можно использовать подход с множеством индикаторов и оценить опосредующие пути при помощи методов структурного моделирования латентной переменной.

Слайд 28
Описание слайда:
Стратегические соображения Стратегические соображения Переменные-модераторы, как правило, привлекаются, когда обнаруживается слабая или противоречащая ожиданиям связь между предиктором и критериальной переменной (напр., связь присутствует в условиях одного контекста, но не другого, или в одной выборке, но не в другой). Опосредование (медиация) лучше всего подходит к ситуации сильной связи между предиктором и критериальной переменной. Влияния модератора могут подсказывать медиатор, который проверяется на последующей стадии исследования в данной области. И наоборот, медиаторы могут использоваться для придумывания интервенций, служащих прикладным целям.

Слайд 29
Описание слайда:
Следствия для процедур исследования Следствия для процедур исследования 1) модераторная интерпретация связи между стрессором и контролем обычно влечет за собой экспериментальную манипуляцию контролем, при этом контроль - некая характеристика окружения, отдельная от стрессора. Когда контролем экспериментально манипулируют, чтобы он выполнял функцию модератора, нет необходимости в измерении воспринимаемого контроля, который является когнитивным внутриорганизмическим конструктом. Если воспринимаемый контроль и измеряется, то лишь для проверки эффективности самой экспериментальной манипуляции.

Слайд 30
Описание слайда:
Следствия для процедур исследования Следствия для процедур исследования 2) для теории, рассматривающей контроль в роли медиатора, заботы о независимой манипуляции контролем отходят на второй план. Отличительная особенность такой гипотезы состоит в том, что воспринимаемый контроль является механизмом, через который стрессор оказывает влияние на зависимую переменную. Для такой теории независимая оценка воспринимаемого контроля важна по концептуальным соображениям, в противоположность методологическим соображениям - как в случае модератора. Главная забота - демонстрация конструктной валидности, что в идеале требует нескольких независимых и конвергирующих способов измерения


Скачать презентацию на тему Переменные-медиаторы и переменные-модераторы в психологических исследованиях можно ниже:

Похожие презентации