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.