Ben jij aangekomen bij de SPSS data analyse waarbij je gebruik maakt van mediatie of moderatie? Veel bachelor- en masterstudenten hebben een conceptueel model opgesteld waarbij sprake is van mediërende en modererende variabelen.

Moderatie en mediatie

Bij een modererende variabele (moderator) is er sprake van een variabele die de relatie tussen twee andere variabelen verandert (een interactie-effect). Je onderzoekt bijvoorbeeld de relatie tussen een bepaalde advertentie en het koopgedrag (koopintentie). Hierbij zou de geslacht kunnen opnemen als modererende variabele.

Bij een mediërende variabele (mediatie) is er sprake van een variabele die de relatie tussen twee variabele medieert. Een voorbeeld hierbij is of het rookgedrag van je ouders (onafhankelijke variabele) en het eigen rookgedrag (afhankelijke variabele) wordt gemedieerd door je houding over roken (mediator).

Kun jij wel wat hulp hierbij gebruiken?

Neem contact met ons op...

 

Stappenplan in SPSS

Hieronder leggen we je een duidelijk stappenplan uit voor een SPSS analyse op basis van multiple regressie met moderatie/ mediatie:

Stap 1: Verwijder alle respondenten met >20% missings op de hele vragenlijst en die van ten minstens een van de schalen geen van de items heeft beantwoord. Noteer hoeveel procent van de bruto steekproef wegvalt.

Stap 2: Hercodeer items die omgekeerd zijn geformuleerd (zie vragenlijst).

Stap 3: Per variabele kun je meteen missende waarden (bijvoorbeeld zichtbaar met 0 of punt) opvullen met de gemiddelde score van de respondent op de overige vragen uit de schaal. Maar je kunt ook later de mean functie bij compute gebruiken. Ook zijn er soms antwoordopties waar je in de analyse niet veel mee kunt. Zo komt het wel eens voor dat de antwoordoptie ‘niet van toepassing’ of ‘geen mening’ aan het einde van een schaal van 1-7 wordt geplaatst en onterecht wordt gewaardeerd met score ‘8’. Je kunt van antwoorden bij dit soort antwoordopties missende waarden maken. Let op: Altijd eerst hercoderen van de antwoordschalen en dan pas missende waarden opvullen, anders gaat het mis. Bij dichotome of nominale variabelen wordt de missing doorgaans door de modus vervangen.

Stap 4: Bereken de Cronbach’s Alpha en doe een factoranalyse als de betrouwbaarheid van een van de gebruikte schalen niet voldoende hoog is (.70). Je kunt de factoranalyse ook gebruiken om te kijken of schalen onderling voldoende onderscheidend zijn.

Stap 5: Bereken gemiddelde schaalscores mits de betrouwbaarheid op basis van de Cronbach’s Alfa en de factoranalyse goed is. Let hierbij op instructies van de makers van de schalen. Zo is het bij sommige schalen niet toegestaan om schaalscores te berekenen wanneer te veel items niet zijn ingevuld.

Stap 6: Controleer of er voldoende variatie is in de scores van respondenten op ieder item/schaal afzonderlijk. Als bijvoorbeeld vrijwel alle respondenten aangeven 0 dagen verzuimd te hebben, kun je geen analyses doen. Test hierbij ook voor skewness, normaliteit en outliers.

Stap 7: Controleer of er voldoende variatie is in scores bij controlevariabelen. Anders kun je ze beter niet meenemen in de analyse.

Stap 8: Ga na of je de regressie mag uitvoeren op grond van schendingen van de assumpties. Bekijk en rapporteer in hoeverre de residuen een normale verdeling volgen en de variantie van deze residuen voldoende constant is. Zie voor figuren die je hiervoor moet opvragen eventueel: https://www.pluijm-oc.nl/blog/aannames-regressie.Vervolgens is het idee om de VIF-waarden op te vragen om multicollineariteit te bestuderen. De VIF waarden, de histogrammen met de verdelingen van de residuen en de normal P-P plots zijn nodig om te bekijken of een standaard regressie mag worden gedaan of een andere regressie nodig is met het oog op valide uitkomsten.


Stap 9: Ga na of je gebruik maakt van variabelen met veel (bijv. 10) antwoordcategorieën (die moet je eerst samenvoegen voordat je ermee analyseert en mogelijk dummificeren).

Stap 10: Bereken beschrijvende statistiek m.b.t. achtergrondkenmerken en beschrijf deze of in de methodensectie of aan het begin van de analyse (of allebei met intertekstuele referentie).

Stap 11: Bereken frequenties en correlaties (let op of er vreemde dingen met correlaties aan de hand zijn, zoals te hoog of in onverwachte richting. Let in de correlatietabel op of predictoren in het model onderling correleren (vanaf correlaties van ongeveer .70 kan dit problematisch zijn en duiden op multicollineariteit). Als predictoren onderling sterk correleren speelt de computer ze namelijk tegen elkaar uit als je ze samen in een regressie stopt en dit levert vreemde resultaten op. De oplossing is dan om een van de predictoren uit het model te laten of de analyse in delen op te splitsen.

Stap 12: Maak dummy’s aan voor geslacht (0,1) en andere dichotome variabelen. Je zult soms ook variabelen met meerdere categorieën om moeten zetten naar meerdere dummy’s.

Stap 13: Standaardiseer of centreer de onafhankelijke variabelen eventueel (bijvoorbeeld bij de moderatieanalyse). De afhankelijke variabele wordt vaak niet gestandaardiseerd of gecentreerd.

Stap 14: Regressie uitvoeren met eventueel vervolg (simple slopes analyses bij moderatie).

Stap 15: Controleer of alle samenhangen tussen variabelen beschreven in de resultatensectie (zowel correlaties als regressies) een logische richting van de verbanden laten zien. Zo niet, dan kan er iets misgegaan zijn in de analyse. Let ook op of andere getallen, zoals demografische kenmerken, logisch zijn. Controleer of de sterkte en richting van samenhangen tussen concepten niet wezenlijk verschillen tussen de correlatietabel en de regressietabel. Het wegvallen of juist opkomen van effecten bij een regressie kan duiden op bijzondere effecten als een schijneffect of een onderdrukt effect. Er moeten hier echter geen te extreme verschillen optreden.

Stap 16: Bij mediatie is het belangrijk om een aanvullende analyse te doen om de significantie te bepalen. Dit kan door middel van de module van Hayes. Ook complexere analyses zoals gemodereerde mediatie of gemedieerde moderatie kun je met Process toetsen. Het is ook mogelijk om een calculator te gebruiken op basis van de Baron & Kenny methode.

Deze pagina is geschreven door Lester. Wil jij hulp bij je data analyses in SPSS?

Neem dan contact met ons op…

Topscriptie heeft al ruim 6.367 studenten geholpen!

Wie helpt jou bij je studie of het afstuderen? Neem contact met ons op!

Professionele hulp bij je studie en scriptie

Een intakegesprek is altijd geheel vrijblijvend, we geven je graag meer persoonlijke informatie en een advies op maat, zodat je vooraf een goed beeld hebt bij wat we voor jou kunnen betekenen.

  • Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.