Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Definition und Nomenklatur

Mediationsanalyse ist nicht ein spezifisches statistisches Verfahren. Stattdessen existieren verschiedene statistische Verfahren, die verwendet werden können, um Aussagen über das Vorhandensein von Mediation zu machen.

Vier Schritte zur Mediation

Baron und Kenny (1986) haben vier Schritte identifiziert, die für das Vorhandensein einer Mediation gegeben sein müssen. Wir haben dazu ein Modell mit drei Variablen: X, die unabhängige Variable; Y, die abhängige Variable; und M, der Mediator.

Schritt #1

Im ersten Schritt überprüfen wir, ob überhaupt eine Beziehung zwischen der unabhängigen und abhängigen Variable besteht. Mit diesem Schritt wird gezeigt, dass überhaupt ein Effekt existiert, der mediiert werden kann. Gemäß der allgemeinen Nomenklatur der Mediationsanalyse ist dies der Pfad c, für den wir einen signifikanten Koeffizienten benötigen. Dieser Pfad wird auch der totale Effekt genannt.

Mediationsanalyse: Schritt #1

Schritt #2

Als nächstes müssen wir verifizieren, dass auch die unabhängige Variable X mit dem Mediator M korreliert. Hierzu stellen wir ein neues Modell mit dem Mediator auf (PROCESS macht dies für uns). Gemäß der allgemeinen Nomenklatur der Mediationsanalyse ist dies der Pfad a, für den wir einen signifikanten Koeffizienten benötigen.Mediationsanalyse: Schritt #2

Schritt #3

Um die Kausalkette zu vervollständigen, muss auch der Mediator mit der abhängigen Variable korreliert sein. Dies ist der Pfad b, für den wir einen signifikanten Koeffizienten benötigen.

Mediationsanalyse: Schritt #3

Schritt #4

Bei einer (vollständigen) Mediation verliert der Pfad c′, der noch im ersten Schritt, in der einfachen Beziehung zwischen unabhängiger und abhängiger Variable, signifikant geworden war, seine Signifikanz und wird quasi Null. In dem Modell mit Mediator sprechen wir nicht mehr von c, sondern von c′. Der Pfad c′ wird auch der direkte Effekt genannt.

Mediationsanalyse: Schritt #4

Viele Statistiker sind in der aktuellen Diskussion der Meinung, dass nicht alle vier Schritte notwendig sind, um von Mediation auszugehen, wobei hier lediglich Schritte 2 und 3 erfüllt sein müssen, um von Mediation sprechen zu können (MacKinnon, 2008). Schritt vier ist lediglich dann wichtig, wenn wir von einer vollständigen Mediation ausgehen wollen.

Vollständige vs. partielle Mediation

Wenn der letzte Schritt (Schritt #4) nicht erfüllt ist und der Pfad c′ weiterhin nicht statistisch Null ist, sprechen wir von partieller Mediation (engl. partial mediation). Wenn der letzte Schritt hingegen erfüllt ist, haben wir vollständige Mediation (engl. complete mediation).

Partielle Mediation ist häufiger anzutreffen als vollständige Mediation. Hierbei vermittelt der Mediator nur einen Teil des Effekts der unabhängigen Variable auf die abhängige. Die Intervention hat daher auch nach Einführung des Mediators in das Modell eine gewisse direkte Restwirkung.

Direkte, indirekte und totale Effekte

Die totalen und direkten Effekte haben wir schon kennengelernt: Die Pfade c im Modell ohne Mediator und c′ im Modell mit Mediator.

Der eigentliche Anteil der Mediation ist der indirekte Effekt. Er ist das Produkt der Pfade a und b und wird allgemein als ab geschrieben. Der Zusammenhang zwischen totalen, direkten und indirekten Effekt ist mathematisch so definiert:

Mediation: Zusammenhang zwischen totalen, direkten und indirekten Effekt

In der modernen Mediationsanalyse ist der indirekte Effekt ab das zentrale Maß für das Ausmaß der Mediation.

Literaturverzeichnis

  1. Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173-1182. DOI:10.1037/0022-3514.51.6.1173
  2. MacKinnon, D. P. (2008). Introduction to Statistical Mediation Analysis (Multivariate Applications Series) (1st ed.). Taylor & Francis Inc.