Sowohl bei Moderation als auch bei Mediation geht es um die Zusammenhänge zwischen drei Variablen X, Y und M. Untersucht wird der Effekt eines Prädiktors oder Faktors X auf ein Outcome Y. Das kann mit einem Regressionsmodell mit X als unabhängige und Y als abhängige Variable untersucht werden. Zusätzlich gibt es eine dritte Variable M. Sie ist entweder der Moderator oder der Mediator.

Moderation

Moderation

Bei der Moderation wirkt die dritte Variable M – der Moderator – auf die Beziehung zwischen X und Y. Der Einfluss von M ändert also den Effekt von X auf Y. Dies äußert sich so, dass die Beziehung zwischen X und Y je nach Ausprägung von M unterschiedlich ausfällt.

Statistisch gesprochen liegt eine Interaktion zwischen M und X vor. Und so wird die Moderation auch untersucht: Es wird ein Regressionsmodell mit den drei Faktoren gerechnet: X, M und die Interaktion zwischem X und M. Diese drei Faktoren wirken auf Y. Wird in diesem Modell die Interaktion signifikant, so liegt eine signifikante Moderation vor.

Mediation

MediationBei der Mediation steht der Mediator –  die Variable M –  in Beziehung sowohl zu X als auch zu Y. Der direkte Effekt zwischen X und Y wird durch den indirekten Effekt über M erklärt, also durch X -> M -> Y.

Untersucht wird auf Mediation, indem mehrere Regressionsmodelle gerechnet werden. Wenn folgende Bedingungen erfüllt sind, liegt eine signifikante Mediation vor:

  • im ersten Modell (X -> Y) ist der Regressionskoeffizient von X signifikant,
  • im zweiten Modell (X -> M) ist der Regressionskoeffizient von X signifikant,
  • im dritten Modell (X und M -> Y) ist der Regressionskoeffizient von M signifikant und
  • im dritten Modell ist der Regressionskoeffizient von X kleiner als im ersten Modell.

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