Mediation Models and Analysis in Statistics

Abstract

Aracılık analizi, bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisinin, aracılık değişkeni ya da değişkenleri yoluyla nasıl gerçekleştiğini belirlemek üzere kullanılan analiz yöntemlerinden birisidir. Diğer bir ifade ile X nedensel değişkeninin, Y sonuç değişkeni üzerindeki etkisini nasıl ilettiğine ilişkin hipotezleri test etmek üzere kullanılabilir. Bu çalışmada, aracılık analizinin genel özelliklerinin açıklanması ve konunun anlaşılmasına katkı sağlamak üzere, uygulamalar yapılarak sonuçların yorumlanması ve tartışılması amaçlanmıştır. Çalışmada materyal olarak açık kaynaklı veri setleri kullanılarak, basit ve çoklu aracılık modelleri için uygulama yapılmıştır. Basit ve çoklu aracılık modellerinde; toplam 4 uygulama ile doğrudan, aracılı ve toplam etkiler incelenmiştir. İlk iki uygulamada basit aracılık analizi üzerinde durulurken, üçüncü uygulamada üç aracı değişkenli bir çoklu aracılık analizi uygulaması yapılmıştır. Son olarak, dördüncü uygulamada ise üçüncü uygulamada, istatistik olarak önemli bulunmayan aracı değişken modelden çıkarılarak, iki aracı değişkenli çoklu aracılık analizi yapılmıştır. Sonuç olarak, Aracılık analizinin genel özelliklerinin ve yapısının açıklanması ile birlikte, basit ve çoklu aracılık modellerinin çözüm ve yorumlanmasına ilişkin özet bilgiler sunan bu çalışmanın, uygulamada bu alanda çalışabilecek araştırmacılara ve literatüre önemli katkı sağlayacağı vurgulanmıştır.

Mediation analysis is one of the analysis methods used to determine how the effect of an independent variable on a dependent variable is realized through the mediation variable or variables. In other words, it can be used to test hypotheses about how the causal variable X transmits its effect on the outcome variable Y. In this study, it is aimed to explain the general characteristics of mediation analysis and to interpret and discuss the results by making applications in order to contribute to the understanding of the subject. In the study, an application was made for simple and multiple mediation models using open access data sets as material. In simple and multiple mediation models; direct, mediated and total effects were examined with a total of 4 applications. While the first two applications focused on simple mediation analysis, a multiple mediation analysis application with three mediator variables was made in the third application. Finally, in the fourth application, a multiple mediation analysis with two mediator variables was made by removing the mediator variable that was not found statistically significant from the model in the third application. In conclusion, it has been emphasized that this study, which provides summary information on the solution and interpretation of simple and multiple mediation models along with the explanation of the general characteristics and structure of mediation analysis, will make a significant contribution to the literature and to researchers who can study in this field in practice.