Mediatorvariable

 

(= M.) [engl. mediator variable; lat. mediator Mittelsperson], [FSE], eine Variable Z, die in einem Kausalgefüge den Effekt von X auf Y vermittelt, wird als M. bez.: X%5Crightarrow%20Z%5Crightarrow%20Y. Bsp.: Die Behandlungsmotivation (X) wirkt sich pos. auf die Behandlungscompliance (Z) aus. Die Behandlungscompliance ist wiederum günstig für den Behandlungserfolg (Y). Verschwindet der direkte Vorhersagewert von X für Y, wenn Z stat. kontrolliert wird, so handelt es sich um eine vollständige Mediation. Ist der direkte Vorhersagewert von X für Y trotz des mediierenden Effekts bedeutsam, so handelt es sich um eine partielle Mediation.

Gemäß Baron & Kenny (1986) kann ein vollständiger Mediatoreffekt von Z als nachgewiesen gelten, wenn folgende Bedingungen erfüllt sind: (1) X ist ein signifikanter Prädiktor für Y (b_{yx} signifikant im Regressionsmodell: Y%3Db_%7B0%7D%2Bb_%7Byx%7D(X)%2Be; Regression, lineare). (2) X ist ein signifikanter Prädiktor für Z (b_%7Bzx%7D signifikant im Regressionsmodell: Z%3Db_%7B0%7D%2Bb_%7Bzx%7D(X)%2Be). (3) Z ist ein signifikanter Prädiktor für Y nach stat. Kontrolle von X (b_%7Byz%7D signifikant im Regressionsmodell:Y%3Db_%7B0%7D%2Bb_%7Byx%7D(X)%2Bb_%7Byz%7D(Z)%2Be). (4) Der Effekt von X auf Y darf nach stat. Kontrolle von Z nicht signifikant sein (b_%7Byx%7D nicht signifikant im Regressionsmodell in (3)). MacKinnon et al. (2007) haben Erweiterungen zu diesem Modellansatz entwickelt. Pfadanalyse, Statistische Datenanalyseverfahren.

Referenzen und vertiefende Literatur

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