Analiza mediacji

Niniejsza analiza przedstawia analizę mediacji (Hayes, Rockwood, 2017), która ma na celu ocenę mechanizmu wyjaśniającego związek między dwiema zmiennymi. W celu weryfikacji modelu mediacyjnego przeprowadzono modelowanie równań strukturalnych. Wykorzystano do tego program R (R Core Team, 2023) i bibliotekę funkcji lavaan (Rosseel, 2012), pozwalającej na modelowanie efektów mediacji dzięki technice modelowania równań strukturalnych. Do estymacji modelu mediacyjnego wykorzystano metodę MLR (ang. maximum likelihood estimation with robust (Huber-White) standard errors). Metoda MLR jest odporna na odchylenia wyników od rozkładu normalnego (Keke, 2018). Wizualizację wyników analizy mediacji przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu semPlot (Epskamp, 2015), a pozostałe wizualizacje wykonano przy wykorzystaniu pakietu graficznego ggplot2 (Wickham, 2016). Ze względu na testowanie modelu nasyconego (zawierającego uwzględnienie wszystkich możliwych relacji) współczynniki dopasowania danych do testowanego modelu nie były raportowane, bo liczba testowanych ścieżek była równa liczbie zmiennych (Agler i De Boeck, 2017). Tabelaryczne podsumowanie mediacji przedstawia tabela nr 1.

Model mediacyjny Cele -> Łatwość -> Intencja zakupu

Analiza współczynników modelu mediacyjnego

Analiza poszczególnych relacji w modelu mediacyjnym wykazała następujące rezultaty:

• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Cele wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.59; Z = 13.35; p < 0.001; 95%CI = [0.50;0.67].

• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Cele wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Łatwość, β = 0.25; Z = 4.43; p < 0.001; 95%CI = [0.14;0.37].

• Wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Łatwość wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.20; Z = 4.19; p < 0.001; 95%CI = [0.11;0.30].

Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Analiza efektu mediacyjnego

Analiza współczynnika efektu pośredniego wykazała, że wpływ zmiennej Cele na zmienną Intencja zakupu był istotnie mediowany przez zmienną Łatwość β = 0.05; Z = 2.94; p = 0.003; [95%CI = 0.02;0.09]. Zmienna Łatwość była istotnym mechanizmem relacji między zmienną Cele a zmienną Intencja zakupu. Obserwowany efekt to mediacja częściowa, wskazująca na utrzymywanie się istotnego efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu w obecności zmiennej pośredniczącej Łatwość. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Siła predykcyjna modelu

Analiza współczynników wyjaśnionej wariancji wykazała, że najsilniej wyjaśnianą zmienną była zmienna Intencja zakupu R² = 0.45, a najsłabiej Łatwość R² = 0.06. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Rysunek 1

Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Cele -> Łatwość -> Intencja zakupu

Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = 0.05; Z = 2.94; p = 0.003; [95%CI = 0.02;0.09] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = 0.64; Z = 14.92; p < 0.001; [95%CI = 0.55;0.72] .

Rysunek 1b

Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Cele -> Łatwość -> Intencja zakupu

Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = 0.05; Z = 2.94; p = 0.003; [95%CI = 0.02;0.09] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = 0.64; Z = 14.92; p < 0.001; [95%CI = 0.55;0.72] Wyniki w nawiasie przedstawiają błędy standardowe oszacowań.

*** p < 0.001

** p < 0.01

* p < 0.05

Model mediacyjny Cele -> Użyteczność -> Intencja zakupu

Analiza współczynników modelu mediacyjnego

Analiza poszczególnych relacji w modelu mediacyjnym wykazała następujące rezultaty:

• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Cele wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.32; Z = 6.15; p < 0.001; 95%CI = [0.22;0.43].

• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Cele wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Użyteczność, β = 0.60; Z = 12.20; p < 0.001; 95%CI = [0.50;0.70].

• Wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Użyteczność wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.53; Z = 10.18; p < 0.001; 95%CI = [0.43;0.63].

Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Analiza efektu mediacyjnego

Analiza współczynnika efektu pośredniego wykazała, że wpływ zmiennej Cele na zmienną Intencja zakupu był istotnie mediowany przez zmienną Użyteczność β = 0.32; Z = 7.76; p < 0.001; [95%CI = 0.24;0.40]. Zmienna Użyteczność była istotnym mechanizmem relacji między zmienną Cele a zmienną Intencja zakupu. Obserwowany efekt to mediacja częściowa, wskazująca na utrzymywanie się istotnego efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu w obecności zmiennej pośredniczącej Użyteczność. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Siła predykcyjna modelu

Analiza współczynników wyjaśnionej wariancji wykazała, że najsilniej wyjaśnianą zmienną była zmienna Intencja zakupu R² = 0.59, a najsłabiej Użyteczność R² = 0.36. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Rysunek 1

Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Cele -> Użyteczność -> Intencja zakupu

Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = 0.32; Z = 7.76; p < 0.001; [95%CI = 0.24;0.40] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = 0.64; Z = 14.92; p < 0.001; [95%CI = 0.55;0.72] .

Rysunek 1b

Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Cele -> Użyteczność -> Intencja zakupu

Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = 0.32; Z = 7.76; p < 0.001; [95%CI = 0.24;0.40] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = 0.64; Z = 14.92; p < 0.001; [95%CI = 0.55;0.72] Wyniki w nawiasie przedstawiają błędy standardowe oszacowań.

*** p < 0.001

** p < 0.01

* p < 0.05

Model mediacyjny Obawy -> Łatwość -> Intencja zakupu

Analiza współczynników modelu mediacyjnego

Analiza poszczególnych relacji w modelu mediacyjnym wykazała następujące rezultaty:

• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Obawy wpływał istotnie na spadek wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = -0.34; Z = -5.70; p < 0.001; 95%CI = [-0.45;-0.22].

• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Obawy wpływał istotnie na spadek wyników zmiennej pośredniczącej Łatwość, β = -0.29; Z = -4.54; p < 0.001; 95%CI = [-0.42;-0.17].

• Wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Łatwość wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.25; Z = 4.24; p < 0.001; 95%CI = [0.14;0.37].

Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Analiza efektu mediacyjnego

Analiza współczynnika efektu pośredniego wykazała, że wpływ zmiennej Obawy na zmienną Intencja zakupu był istotnie mediowany przez zmienną Łatwość β = -0.07; Z = -3.29; p < 0.001; [95%CI = -0.12;-0.03]. Zmienna Łatwość była istotnym mechanizmem relacji między zmienną Obawy a zmienną Intencja zakupu. Obserwowany efekt to mediacja częściowa, wskazująca na utrzymywanie się istotnego efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu w obecności zmiennej pośredniczącej Łatwość. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Siła predykcyjna modelu

Analiza współczynników wyjaśnionej wariancji wykazała, że najsilniej wyjaśnianą zmienną była zmienna Intencja zakupu R² = 0.23, a najsłabiej Łatwość R² = 0.09. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Rysunek 1

Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Obawy -> Łatwość -> Intencja zakupu

Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = -0.07; Z = -3.29; p < 0.001; [95%CI = -0.12;-0.03] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = -0.41; Z = -7.05; p < 0.001; [95%CI = -0.53;-0.30] .

Rysunek 1b

Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Obawy -> Łatwość -> Intencja zakupu

Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = -0.07; Z = -3.29; p < 0.001; [95%CI = -0.12;-0.03] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = -0.41; Z = -7.05; p < 0.001; [95%CI = -0.53;-0.30] Wyniki w nawiasie przedstawiają błędy standardowe oszacowań.

*** p < 0.001

** p < 0.01

* p < 0.05

Model mediacyjny Obawy -> Użyteczność -> Intencja zakupu

Analiza współczynników modelu mediacyjnego

Analiza poszczególnych relacji w modelu mediacyjnym wykazała następujące rezultaty:

• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Obawy wpływał istotnie na spadek wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = -0.11; Z = -2.23; p = 0.025; 95%CI = [-0.21;-0.01].

• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Obawy wpływał istotnie na spadek wyników zmiennej pośredniczącej Użyteczność, β = -0.45; Z = -7.49; p < 0.001; 95%CI = [-0.57;-0.33].

• Wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Użyteczność wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.67; Z = 15.07; p < 0.001; 95%CI = [0.58;0.76].

Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Analiza efektu mediacyjnego

Analiza współczynnika efektu pośredniego wykazała, że wpływ zmiennej Obawy na zmienną Intencja zakupu był istotnie mediowany przez zmienną Użyteczność β = -0.30; Z = -6.48; p < 0.001; [95%CI = -0.39;-0.21]. Zmienna Użyteczność była istotnym mechanizmem relacji między zmienną Obawy a zmienną Intencja zakupu. Obserwowany efekt to mediacja częściowa, wskazująca na utrzymywanie się istotnego efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu w obecności zmiennej pośredniczącej Użyteczność. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Siła predykcyjna modelu

Analiza współczynników wyjaśnionej wariancji wykazała, że najsilniej wyjaśnianą zmienną była zmienna Intencja zakupu R² = 0.53, a najsłabiej Użyteczność R² = 0.20. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.

Rysunek 1

Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Obawy -> Użyteczność -> Intencja zakupu

Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = -0.30; Z = -6.48; p < 0.001; [95%CI = -0.39;-0.21] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = -0.41; Z = -7.05; p < 0.001; [95%CI = -0.53;-0.30] .

Rysunek 1b

Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Obawy -> Użyteczność -> Intencja zakupu

Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = -0.30; Z = -6.48; p < 0.001; [95%CI = -0.39;-0.21] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = -0.41; Z = -7.05; p < 0.001; [95%CI = -0.53;-0.30] Wyniki w nawiasie przedstawiają błędy standardowe oszacowań.

*** p < 0.001

** p < 0.01

* p < 0.05

Tabela nr 1

Podsumowanie mediacji
Układ Wynik
Układ Cele -> Łatwość -> Intencja zakupu Mediacja
Układ Cele -> Użyteczność -> Intencja zakupu Mediacja
Układ Obawy -> Łatwość -> Intencja zakupu Mediacja
Układ Obawy -> Użyteczność -> Intencja zakupu Mediacja

Bibliografia

Agler R and De Boeck P (2017) On the Interpretation and Use of Mediation: Multiple Perspectives on Mediation Analysis. Front. Psychol. 8:1984. doi: 10.3389/fpsyg.2017.01984

Epskamp, S. (2015). semPlot: Unified visualizations of Structural Equation Models. Structural Equation Modeling. Structural Equation Modeling 22 (3): 474-483.

Hayes, A. F., & Rockwood, N. J. (2017). Regression-based statistical mediation and moderation analysis in clinical research: Observations, recommendations, and implementation. Behaviour Research and Therapy, 98, 39-57

Keke Lai (2018) Estimating Standardized SEM Parameters Given Nonnormal Data and Incorrect Model: Methods and Comparison, Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 25:4, 600-620, DOI: 10.1080/10705511.2017.1392248

R Core Team. (2023). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria. Retrieved from https://www.R-project.org/

Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4