Mediator- und Moderatoranalyse mit SPSS und PROCESS

Das Manuskript behandelt zwei deutlich verschiedene und dabei gleichermaßen essentielle Prinzipien zur Modellierung empirischer Systeme, die sich (einzeln oder kombiniert) mit den relativ einfachen Techniken der multiplen linearen Regression realisieren lassen:

  • Mediation
    Wird der Effekt eines Regressors auf ein Kriterium (teilweise) von Mediatoren vermittelt?
  • Moderation
    Hängt der Effekt eines Regressors auf ein Kriterium von Moderatoren ab?

Ist in einem linearen Regressionsmodell für eine unabhängige Variable gezeigt, dass sie einen Effekt auf das Kriterium hat, stellt sich die Frage, wie sie diese Wirkung entfaltet, welche vermittelnden Variablen im Spiel sind.

Beispiel: Wenn sich herausstellt, dass bei Menschen mit dem Alter der mittlere Blutdruck steigt, will man den vermittelnden Prozess aufklären, um das Verständnis zu verbessern und Ansatzpunkte für eine Intervention zu gewinnen. Im Beispiel kommt das Gewicht als vermittelnde Variable (als Mediator) in Betracht. Einerseits steigt mit dem Lebensalter das mittlere Gewicht, und andererseits ist vom Gewicht ein steigernder Effekt auf den Blutdruck bekannt.

Wirken in einem Modell mehrere Regressoren auf ein Kriterium, tun sie dies nicht unbedingt additiv. Oft wird der Effekt eines Regresssors moderiert vom Wert anderer Regressoren, so dass eine Wechselwirkung vorliegt. Sind dabei metrische Regressoren beteiligt, spricht man von einem Moderatormodell.

Beispiel: Wenn in einem Unternehmen das Gehalt der Mitarbeiter in Abhängigkeit von der Eignung unterschiedlich schnell mit dem Dienstalter wächst, dann moderiert Eignung den Effekt von Dienstalter auf das Gehalt.

Im Manuskript wird die Durchführung und Interpretation von Mediations- und/oder Moderatoranalysen mit SPSS behandelt, wobei das von Andrew Hayes entwickelte SPSS-Makro PROCESS wesentlich zum Einsatz kommt.

Hier finden Sie ...