Mediation und Moderation unterscheiden: Erklärung mit Beispielen
Ein Mediator erklärt, warum ein Effekt entsteht. Ein Moderator bestimmt, wann oder für wen er gilt. Der Unterschied, die typischen Auswertungen und die häufigsten Fehler in Masterarbeiten.
Mediation und Moderation werden ständig verwechselt, dabei beantworten sie unterschiedliche Fragen. Ein Mediator erklärt, über welchen Weg X auf Y wirkt. Ein Moderator verändert, wie stark oder in welche Richtung X auf Y wirkt. Mediation fragt nach dem Warum, Moderation nach dem Wann und Für wen.
Mediation: der Weg dazwischen
Beispiel: Arbeitsstress (X) führt zu geringerem Wohlbefinden (Y), unter anderem weil Stress den Schlaf verschlechtert (M). Der Effekt von X auf Y läuft also teilweise über M.
- Pfad a: Effekt von X auf M
- Pfad b: Effekt von M auf Y, kontrolliert für X
- Indirekter Effekt: a mal b
- Direkter Effekt c′: Effekt von X auf Y, der nicht über M läuft
Der indirekte Effekt wird heute meist mit einem Bootstrap-Konfidenzintervall geprüft, zum Beispiel mit dem PROCESS-Makro nach Hayes oder mit lavaan in R. Enthält das Intervall die Null nicht, gilt der indirekte Effekt als belegt. Das ältere Vorgehen nach Baron und Kenny mit vier Schritten wird in vielen Lehrbüchern noch erwähnt, gilt aber als überholt, weil es eine signifikante Gesamtwirkung voraussetzt und den indirekten Effekt nicht direkt testet.
Moderation: die Bedingung
Beispiel: Arbeitsstress (X) senkt das Wohlbefinden (Y) bei Menschen mit wenig sozialer Unterstützung (Z) stark, bei Menschen mit viel Unterstützung kaum. Die Unterstützung moderiert den Zusammenhang.
Statistisch ist Moderation eine Interaktion. In einer Regression nimmst du X, Z und das Produkt X mal Z auf. Ist der Interaktionsterm signifikant, hängt der Effekt von X von Z ab. Danach zeigst du mit Simple Slopes, wie der Zusammenhang bei niedrigem, mittlerem und hohem Z aussieht. Die Johnson-Neyman-Methode gibt an, ab welchem Wert von Z der Effekt signifikant wird. Zentrieren der Prädiktoren erleichtert die Interpretation der Haupteffekte.
Der Unterschied auf einen Blick
| Mediation | Moderation | |
|---|---|---|
| Frage | Warum wirkt X auf Y? | Wann oder für wen wirkt X auf Y? |
| Rolle der Drittvariable | Liegt auf dem Weg zwischen X und Y | Verändert die Stärke des Zusammenhangs |
| Typischer Test | Indirekter Effekt a·b mit Bootstrap | Interaktionsterm X·Z in der Regression |
| Darstellung | Pfaddiagramm | Diagramm mit mehreren Regressionsgeraden |
Typische Fehler in Masterarbeiten
- Kausale Sprache bei Querschnittsdaten. Mediation unterstellt eine zeitliche und kausale Abfolge. Wurden X, M und Y gleichzeitig per Fragebogen erhoben, kannst du sie nicht belegen. Formuliere vorsichtig und nenne die Einschränkung.
- Vollständige und partielle Mediation. Diese Begriffe werden zunehmend kritisiert, weil sie stark von der Stichprobengröße abhängen. Berichte besser die Größe des indirekten und direkten Effekts.
- Haupteffekte bei Moderation falsch deuten. Wenn ein Interaktionsterm im Modell ist, beschreibt der Koeffizient von X den Effekt bei Z gleich null. Ohne Zentrierung ist das oft ein Wert, den es gar nicht gibt.
- Zu wenig Power für Interaktionen. Interaktionseffekte sind meist klein. Plane die Stichprobe entsprechend groß.
Weiterlernen
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Häufige Fragen
Kann eine Variable gleichzeitig Mediator und Moderator sein?
Theoretisch ja, in unterschiedlichen Modellen. Meist ergibt aber nur eine der beiden Rollen inhaltlich Sinn. Entscheide anhand der Theorie, nicht anhand der Ergebnisse.
Was ist moderierte Mediation?
Ein Modell, in dem die Stärke eines indirekten Effekts von einer weiteren Variable abhängt. Hayes stellt dafür eigene Modellvorlagen im PROCESS-Makro bereit.
Wie viele Bootstrap-Stichproben brauche ich?
Üblich sind 5.000 oder 10.000. Mehr Ziehungen machen das Konfidenzintervall stabiler, kosten aber nur Rechenzeit.
Häufige Fragen
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