Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: Concepts, Computations, and Some Common Confusions
Notice bibliographique
Résumé
This work provides a conceptual introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis in psychological research. We discuss the concepts of direct effect, indirect effect, total effect, conditional effect, conditional direct effect, conditional indirect effect, and the index of moderated mediation index, while providing our perspective on certain analysis and interpretation confusions that sometimes arise in practice in this journal and elsewhere, such as reliance on the causal steps approach and the Sobel test in mediation analysis, misinterpreting the regression coefficients in a model that includes a product of variables, and subgroups mediation analysis rather than conditional process analysis when exploring whether an indirect effect depends on a moderator. We also illustrate how to conduct various analyses that are the focus of this paper with the freely-available PROCESS procedure available for SPSS, SAS, and R, using data from an experimental investigation on the effectiveness of personal or testimonial narrative messages in improving intergroup attitudes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,129 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,014 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».