تعدیل “moderation”

فائزه حجتی | خرداد ۲۰, ۱۳۹۶ | 0 دیدگاه

تعدیل “moderation”

مدل تعدیل به بررسی این سوال می‌پردازد که آیا پیش بینی یک متغیر وابسته (Y)، از روی یک متغیر مستقل (X)، در سطوح مختلف یک متغیر سوم (مثلا Z) متفاوت است؟

بارون و کنی (۱۹۸۶) متغیر تعدیل کننده را این‌گونه تعریف نموده‌اند: ” یک متغیر کیفی (به عنوان مثال، جنس، نژاد، طبقه) یا یک متغیر کمی (مانند سطح پاداش) است که جهت و یا شدت رابطه بین یک متغیر پیش‌بین و یک متغیر ملاک را تحت تأثیر قرار می دهد” (صفحه‌ی ۱۱۷۴): افزایش، کاهش و یا تغییر تاثیر پیش بینی کننده.

مثال:

می‌خواهیم ببینیم آیا جنسیت می‌تواند بر رابطه‌ی بین حمایت اجتماعی (X) و افسردگی (Y) تأثیر بگذارد. در اینجا جنسیت به عنوان متغیر تعدیل کننده (Z) معرفی می‌شود. سئوالی که در اینجا مطرح می‌شود این است که آیا رابطه بین حمایت اجتماعی (X) و افسردگی (Y) در زنان و مردان متفاوت است؟

به طور خاص در قالب تجزیه و تحلیل همبستگی، متغیر تعدیل کننده یک متغیر سوم است که همبستگی مرتبه صفر بین دو متغیر دیگر را تحت تاثیر قرار می دهد.

اثر تعدیل کننده را در چارچوب تجزیه و تحلیل واریانس (ANOVA) نیز می‌توان تعریف کرد. اثرات تعدیل معمولا تحت عنوان تعامل بین عوامل یا متغیرها مورد بحث قرار می‌گیرد، که در آن اثر یک متغیر به سطوح متغیر دیگر موجود در تجزیه و تحلیل بستگی دارد. به بیان دیگر، تعدیل به بررسی تعامل آماری بین دو متغیر مستقل در پیش بینی یک متغیر وابسته گفته می‌شود (شکل ۱).

شکل ۱: نمودار مسیر برای مدل تعدیل

اثرات تعدیل را با استفاده از رگرسیون چندگانه نیز می‌توان آزمون کرد که در آن برای آزمون فرضیه تعدیل ارائه شده یک رگرسیون چندگانه با سه عبارت پیش‌بین انجام می‌دهیم: (۱) X، (۲) Z و (۳) عبارت تعامل یعنی XZ (شکل ۱).

معادله‌ی رگرسیون نیز به صورت زیر خواهد بود:

β_۱: ضریب مسیر بین X و Y وقتی ۰=Z

β_۲: ضریب مسیر بین Z و Y وقتی ۰=X

i₁: عرض از مبدأ معادله

e₁: باقیمانده معادله

ضریب رگرسیون مربوط به عبارت تعامل (β_۳) برآوردی از اثر تعدیل فراهم می‌کند. چنانچه β_۳ تفاوت معنی‌داری با صفر داشته باشد، تعدیل رابطه Y – X در داده ها معنادار است. ترسیم اثر تعاملی به تفسیر تعدیل کمک می‌کند. این نمودار نشان می‌دهد که چگونه متغیر تعدیل کننده شیب خط  رگرسیون برای پیش‌بینی Y براساس مقادیر X را تحت تاثیر قرار می‌دهد.

 

تفاوت میانجی و تعدیل

بارون و کنی مقایسه دقیقی از متغیر میانجی و تعدیل کننده ارائه کرده اند. متغیر میانجی چگونگی یا چرایی رخداد اثر متغیر مستقل بر متغیر وابسته را بیان می‌کند. در حالی که تعدیل کننده متغیر سومی است که مشخص کند که تحت چه شرایطی بین متغیر پیش‌بین و متغیر نتیجه همبستگی وجود خواهد داشت. به بیان دیگر متغیر پیش‌بین و متغیر تعدیل کننده همزمان بوده‌اند؛ اما احتمالاً بر روی یکدیگر اثری ندارند. در مقابل، در حالت میانجی متغیر پیش‌بین و متغیر میانجی کننده با یکدیگر رابطه دارند. بر همین اساس در حالت تعدیل، رابطه علّی (رابطه علت و معلولی) مطرح نمی باشد، در حالی که در وضعیت میانجی این‌گونه است.

میانجی و تعدیل شباهت‌ ها و تفاوت ‌هایی با هم دارند.

شباهت‌ آنها این است که (۱) هر سه متغیر در یک زمان بررسی می‌شوند. (۲) تمرکز اصلی بر رابطه‌ی پایه IV به DV است. و (۳) یک متغیر سوم در این رابطه‌ی پایه گنجانده می‌شود.

اما تفاوت ها عبارتند از: (۱) در تعدیل رابطه‌ی IV به DV مدنظر نیست؛ (۲) ما می‌خواهیم بدانیم که چگونه ModV (در تعامل با IV) بر رابطه‌ پایه تأثیر می‌گذارد؛ و (۳) به این روابط معمولاً اصطلاح علّی اطلاق نمی‌شود.

 

منبع:

Jose, Paul E. (2013). Doing Statistical Mediation and Moderation. Guilford Press

مطالب مرتبط:
میانجی (مشاهده)