Mediation und Moderation

Moderation und Mediation sind zwei sehr unterschiedliche Konzepte, so dass es ein wenig ungünstig ist, dass sie solch ähnliche Namen tragen. Während es einige Gemeinsamkeiten zwischen den beiden Analysen gibt, werden wir uns hier auf die Unterschiede zwischen Moderation und Mediation konzentrieren.

Zunächst ist es wichtig zu verstehen, dass es bei beiden Analysen um ein besseres Verständnis des Zusammenhangs zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen geht. Hier wollen sowohl Moderation als auch Mediation überprüfen, inwieweit eine dritte Variable in diesen Zusammenhang passt. Damit hören aber auch schon die Gemeinsamkeiten auf.

Moderation

Hier geht es zu einer Anleitung zur Durchführung einer Moderationsanalyse.

Bei einer Moderation beeinflusst eine dritte Variable die Stärke zwischen eine abhängigen und unabhängigen Variablen. Ein Moderator ist damit wie ein Wasserhahn, der entweder aufgedreht oder geschlossen wird, um die stärke einer Beziehung zu regulieren. Hier ein Beispiel:

In diesem Beispiel moderiert das Alter einer Person die Beziehung zwischen der Menge an Freizeit und der Nutzung von sozialen Medien. Eine Person mit viel Freizeit wird mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit einen Teil davon mit der Nutzung von sozialen Medien verbringen, allerdings ist die Menge der Nutzung von sozialen Medien abhängig von dem Alter der Person. Alter wirkt wie ein Regler, der die Beziehung zwischen Freizeit und Nutzung von sozialen Medien beeinflusst. So könnte man beispielsweise herausfinden, dass je jünger eine Person ist, desto mehr Zeit wird sie mit der Nutzung von sozialen Medien verbringen, während ältere Personen ihre Freizeit anderweitig verbringen. Moderation beantwortet die Fragen: Wann? und Unter welchen Bedingungen?

Mediation

Hier geht es zu einer Anleitung zur Durchführung einer Mediationsanalyse.

Ein Mediator mediiert die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen und erklärt den Grund für die Existenz dieser Beziehung. Damit ist die Mediationsanalyse auch gleichzeitig eine Analyse von kausalen Effekten. Als solche muss auch die zeitliche Beziehung zwischen den einzelnen Variablen logisch korrekt sein. Hier ein Beispiel:

In unserem Beispiel mediiert Selbstwertgefühl den Zusammenhang zwischen der Schulnote und Zufriedenheit. Im ersten Schritt würden wir vielleicht herausfinden, das der Zusammenhang zwischen der Schulnote und Zufriedenheit statistisch signifikant ist. Das ist aber noch nicht die ganze Wahrheit, weil die Beziehung komplexer ist. In unserem Beispiel steigern gute Noten das Selbstwertgefühl, welches sich wiederum positiv auf die Zufriedenheit der Schüler auswirkt. Der Mediator ist damit ein erklärendes Bindeglied in dem Zusammenhang von unabhängiger und abhängiger Variable: Mediation erklärt warum ein Effekt eintritt.

Für Sanne