Mediao e Moderao Dr Ricardo Primi Mediao Mediao

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Mediação e Moderação Dr. Ricardo Primi

Mediação e Moderação Dr. Ricardo Primi

Mediação

Mediação

Mediação • “Mediação ocorre quando a relação entre uma variável independente e uma determinada

Mediação • “Mediação ocorre quando a relação entre uma variável independente e uma determinada variável dependente é mediada por uma terceira variável que transporta o efeito da variável independente sobre a variável dependente” (Maroco, 2003) • Uma variável funciona como mediadora na medida em que é responsável pela relação entre o preditor e o “outcome” • O mediador explica o “como” e “porquê” da relação preditor vs “outcome”. Explicita um dos mecanismos da associação entre variáveis • Papel da teoria!

Condições 1. 2. 3. 4. r X e Y significativo r X e M

Condições 1. 2. 3. 4. r X e Y significativo r X e M significativo r M e Y significativo c’ < c ou c’=0

Specifying Paths • Path c: The total effect of X on Y • •

Specifying Paths • Path c: The total effect of X on Y • • Path a: The effect of X on the proposed mediator (M) Path b: The effect of M on Y partialling out the effect of X ab: This product quantifies the indirect effect of X on Y through M Path c′: The direct effect of X on Y with M present • Paths are typically quantified with unstandardized regression coefficients • Total Effect = Direct Effect + Indirect Effect c = c' + ab • Direct Effect = Total Effect – Indirect Effect c' = c – ab

The Key Questions • 1) Is Mediation Present? – i. e. , Is the

The Key Questions • 1) Is Mediation Present? – i. e. , Is the indirect effect (ab) statistically significant? • 2) If so, is it: – Complete, where X no longer has a direct effect? • i. e. , Is c' nonsignificant? – Partial, where X has a smaller effect with M present? • i. e. , Is c' still significant?

Método 1. 2. 3. 4. VD em X M em X VD em X

Método 1. 2. 3. 4. VD em X M em X VD em X e M (enter) C’ = 0 mediação completa se c’ < c mediação parcial 5. Testar significância da mediação

Teste Sobel Z > 1, 96 para p <0, 05 Z > 2, 46

Teste Sobel Z > 1, 96 para p <0, 05 Z > 2, 46 para p <0, 01

Exemplo Escolaridade dos pais c ENADE ENEM b a Escolaridade dos pais c' ENADE

Exemplo Escolaridade dos pais c ENADE ENEM b a Escolaridade dos pais c' ENADE

Passos 1. ENADE = intercept + c*Escol. 2. ENEM = intercept + a*Escol. 3.

Passos 1. ENADE = intercept + c*Escol. 2. ENEM = intercept + a*Escol. 3. ENADE = intercept + b*ENEM + c’*Escol.

Moderação X Y a M b X a Y

Moderação X Y a M b X a Y

Moderação • “Fatores específicos podem ser capazes de reduzir ou aumentar quer a magnitude

Moderação • “Fatores específicos podem ser capazes de reduzir ou aumentar quer a magnitude quer a direcção do efeito de uma ou mais variáveis preditoras (independentes) na variável de resposta (variável dependente) … do ponto de vista estatístico, uma variável diz-se moderadora se afeta (quer em magnitude quer em sinal) a correlação entre a variável dependente e a variável independente, i. . e. se o efeito da variável independente sobre a variável dependente, é influencido pelo nível da variável moderadora” (Maroco, 2003) • O efeito de uma variável moderadora pode alterar (reduzir ou aumentar) a magnitude ou direção do efeito de um VI sobre a VD • Nos termos da ANOVA um efeito moderador pode ser representado como uma interação entre uma VI focal e um fator que especifica as condições apropriadas para sua operação

Moderação e Mediação • Baron & Kenny (1986) distinguem duas funções de “ 3

Moderação e Mediação • Baron & Kenny (1986) distinguem duas funções de “ 3 as variáveis” – a função moderadora de 3 as variáveis que particiona uma VI focal em subgrupos que estabelecem os domínios de máxima efetividade dessa VI em relação a uma VD – a função mediadora de 3 as variáveis que representa uma mecanismo gerativo pelo qual uma VI é capaz de influenciar uma VD de interesse. • Moderação diz respeito a “Quando” e para “Quem” • Efeito de uma variável depende do efeito da outra

Como testar a moderação (Baron & Kenny 1986)? • Caso 1: VM e VI

Como testar a moderação (Baron & Kenny 1986)? • Caso 1: VM e VI categóricas – 2 (VI) X 2 (VM) ANOVA, testa-se a interação entre os fatores, isto é, o efeito diferencial da VI sobre a VD nos níveis da VM • Caso 2 : VI contínua e VM categórica – Correlacionar VI com VD separadamente para cada nível da VM e testar as diferenças – Se houver diferenças entre as variâncias usar os coeficientes não padronizados das regressões da VI prevendo a VD nos dois grupos da VM • Caso 3: VI contínua e VM contínua – Padronizar a VI e VM – Criar variável representando a interação (multiplicação da VI e VM) e fazer a regressão em dois passos

Distribuição das médias nas provas da BPR-5 (1: RA, 2: RV, 3: RM, 4:

Distribuição das médias nas provas da BPR-5 (1: RA, 2: RV, 3: RM, 4: RE e 5: RN) por série em escolas públicas Distribuição das médias nas provas da BPR-5 (1: RA, 2: RV, 3: RM, 4: RE e 5: RN) por série em escolas privadas

NR

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Exemplo • ENADE vs ENEM e Universidade Pública

Exemplo • ENADE vs ENEM e Universidade Pública

Entendendo/ interpretando a interação ENADE = tc + a*ENEM + b*Pb + c*(ENEM*Pb) ENADE

Entendendo/ interpretando a interação ENADE = tc + a*ENEM + b*Pb + c*(ENEM*Pb) ENADE = tc + ENEM*(a + c*Pb) + b*Pb