PROCESS macro #101

Hier entsteht eine Tutorialseite zum Verstehen und Anwenden des PROCESS-Makros von A. F. Hayes (Link) in SPSS Statistics.

Moderation, Mediation & Prozessanalyse

Pürfungsvorbereitung in Studiengängen der Wirtschafts-,
Sozial- und Human-
wissenschaften

Das PROCESS-Makro, entwickelt von Andrew F. Hayes, ist ein leistungsfähiges statistisches Analyse-Tool, das in Softwareumgebungen wie SPSS, SAS und R genutzt werden kann. Es wurde speziell entworfen, um die Durchführung von regressionsbasierten Analysen, einschließlich der Moderations-, Mediations-, und bedingten Prozessanalysen, zu vereinfachen und zu optimieren. Das Makro erweitert die grundlegenden Fähigkeiten der genannten Statistiksoftware erheblich und macht komplexe statistische Methoden einem breiteren Publikum zugänglich.

Nutzungsmöglichkeiten

  1. Moderationsanalyse: PROCESS ermöglicht die einfache Einbindung von Moderatoren in ein Modell, um die Interaktion zwischen unabhängigen Variablen und Moderatoren zu untersuchen. Es kann zeigen, wie die Stärke oder Richtung der Beziehung zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen über verschiedene Werte des Moderators variiert.

  2. Mediationsanalyse: Das Tool kann genutzt werden, um den indirekten Effekt einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable über eine oder mehrere Mediatorvariablen zu untersuchen.

  3. Bedingte Prozessanalyse: Eine Kombination aus Moderations- und Mediationsanalyse, auch bekannt als „Moderated Mediation“ oder „Mediated Moderation“, kann durchgeführt werden, um komplexere Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen.

Vorteile

  • Benutzerfreundlichkeit: PROCESS macht es einfacher, komplexe statistische Modelle zu spezifizieren und zu schätzen, ohne dass tiefgreifendes Wissen über die zugrunde liegenden statistischen Verfahren erforderlich ist. Es bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle und klare Anweisungen für die Durchführung der Analysen.

  • Flexibilität: Das Makro unterstützt eine Vielzahl von Modellstrukturen, einschließlich einfacher und multipler Mediatoren oder Moderatoren, sowie deren Kombinationen, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für eine breite Palette von Forschungsdesigns macht.

  • Output: PROCESS generiert detaillierte Outputs, die nicht nur die Koeffizienten der Regressionsschätzungen umfassen, sondern auch Bootstrapping-Konfidenzintervalle für indirekte Effekte, was eine robuste Beurteilung der Signifikanz dieser Effekte ermöglicht.

  • Anwendungsbereich: Das Makro findet Anwendung in verschiedenen Forschungsbereichen wie Psychologie, Sozialwissenschaften, Gesundheitswissenschaften und Marketing. Es ermöglicht Forschenden, komplexe Hypothesen zu testen und tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen.

  • Ressourcen und Unterstützung: Andrew F. Hayes bietet umfangreiche Ressourcen, einschließlich eines detaillierten Handbuchs und Beispielen, die den Einstieg und die Nutzung von PROCESS erleichtern. Zudem gibt es eine aktive Community von Nutzern, die Support und Austausch zu spezifischen Fragestellungen bietet.

Modellübersicht

In der aktuellen Version 4.2 umfasst das process macro 55 verschiedene Modelle, die in vier Hauptkategorien und eine sonstige Kategorie eingordnet werden können.

Einfache
Moderation

Einfache
Mediation

  • Einfache Mediation
    (Modell 4)
  • Parallele Mediation
    (Modell 4)

Moderierte
Mediation

  • Moderation Pfad a
    (Modell 7)

Mediierte
Moderation

  • Moderation Pfade
    a & c/c‘
    (Modell 8)

Sonstige
Modelle