Rechner für SEM-Mediationsanalyse

Dieser Rechner schätzt Mediationsmodelle als Strukturgleichungsmodelle. Er kann die Strukturpfade von einem Prädiktor über einen Mediator zu einer abhängigen Variable mit Messmodellen für latente Konstrukte verbinden. Das Ergebnis enthält die direkten, indirekten und totalen Effekte zusammen mit der Modellgüte und den Parameterschätzungen für das gesamte SEM.

So berechnest du eine Mediation mit SEM

1. Gib deine Daten ein und wähle die gemessenen Variablen aus, die im Modell verwendet werden.
2. Erstelle bei Bedarf latente Faktoren und verbinde sie über Ladungspfeile mit ihren Indikatoren.
3. Zeichne Regressionspfade von X nach M und von M nach Y.
4. Füge den direkten Pfad von X nach Y hinzu, wenn du direkte und totale Effekte schätzen möchtest.
5. Wähle Indirekter Effekt, klicke auf die Variable, bei der der Effekt beginnt, und dann auf die Variable, bei der er endet.
6. Wähle Konfidenzintervalle nach der Delta-Methode oder per Bootstrap und klicke auf Modell berechnen.

Die Funktion für indirekte Effekte beschriftet die Regressionspfade und definiert ihr Produkt. In einem einfachen Mediationsmodell ist der indirekte Effekt das Produkt aus dem Pfad von X nach M und dem Pfad von M nach Y. Gibt es mehrere verbindende Ketten, kann der Rechner die einzelnen indirekten Effekte und ihre Summe ausgeben. Ein Gesamteffekt wird hinzugefügt, wenn das Modell auch einen direkten Pfad enthält.

Bootstrap-Konfidenzintervalle

Indirekte Effekte sind Produkte von Koeffizienten, und ihre Stichprobenverteilungen sind oft asymmetrisch. Die Bootstrap-Option schätzt das Modell mit 1.000 neu gezogenen Datensätzen erneut und gibt Perzentil-Konfidenzintervalle aus. Das dauert länger als die Delta-Methode, weil das gesamte Modell im Browser wiederholt geschätzt wird. Die ersten Modellergebnisse erscheinen, bevor das Bootstrapping abgeschlossen ist, und die Berechnung kann abgebrochen werden.

So interpretierst du die Ergebnisse der Mediation

Der indirekte Effekt schätzt, welcher Teil des Zusammenhangs zwischen X und Y dem festgelegten Pfad über M folgt. Der direkte Effekt ist der Pfad von X nach Y, während M im Modell enthalten ist. Der Gesamteffekt verbindet den direkten Effekt mit den modellierten indirekten Effekten. Konfidenzintervalle beschreiben die Unsicherheit dieser Schätzwerte. Statistische Evidenz für einen indirekten Effekt belegt für sich allein noch keine Kausalität; eine kausale Interpretation hängt vom Design, der zeitlichen Abfolge, den Annahmen und dem Fehlen relevanter Störvariablen ab.

Mediation mit latenten und mit gemessenen Variablen

Nutze diesen SEM-Rechner, wenn ein oder mehrere Konstrukte latent sind, wenn mehrere indirekte Pfade in einem Modell geschätzt werden müssen oder wenn du globale SEM-Fit-Maße brauchst. Wenn X, M und Y drei gemessene Variablen sind und du nur eine übliche regressionsbasierte Mediationsanalyse brauchst, nutze den Rechner für Moderations- und Mediationsanalyse. Für ein Pfadmodell mit gemessenen Variablen ohne Faktoren siehe den Pfadanalyse-Rechner.