IV. Estrategia de análisis estadístico de mediación.

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1 IV. Estrategia de análisis estadístico de mediación. Los problemas de mediación surgen cuando nos preguntamos acerca de los mecanismos a través de los cuales una variable (predictora) afecta a otra variable (consecuencia). Cyberbullying Imagen corporal depresión 1

2 Apoyo Social Afrontamiento Depresión A influye en C indirectamente Un solo mediador Múltiples mediadores 2

3 Baron y Kenny (1986) Paso 1: la variable predictora (A) debe estar significativamente asociada a C. Paso 2: A debe estar asociada significativamente con la potencial variable mediadora (B). Paso 3: la variable mediadora (B) debe asociarse con C cuando el efecto de la variable predictora A está controlado. A 1 C 2 3 A B C 4 Paso 4: consiste en mostrar que la fuerza de la asociación entre A y C se reduce significativamente cuando B es añadido al modelo. Si la mediación es perfecta, el efecto directo de A en C será nulo, mostrando que B media completamente la relación. Si la asociación entre A y C permanece significativa, B es considerada mediadora parcial. 3

4 A 0.60 C A B C 0.20 Cuando se estudian efectos de mediación, las variables no se estandarizan, a diferencia de lo que se hace cuando se estudia moderación. Asimismo, cuando la variable predictora es categórica se puede emplear un codificación dummy 4

5 Ejemplo: violencia contra las mujeres La violencia psicológica constituye un estresor intenso que actúa como factor de riesgo para la depresión en las víctimas. Hipótesis = la violencia, fundamentalmente la psicológica, lleva a desarrollar síntomas de depresión en las víctimas debido a que la violencia daña el sistema de creencias de éstas. Violencia Psicológica Cogniciones negativas Depresión N = 298 víctimas de violencia, la mayoría de ellas atendidas en centros de acogidas para víctimas. Se midió el abuso psicológico mediante el Inventario de Abuso Psicológico (Calvete, Corral y Estévez, 2005), los síntomas de depresión mediante el CES-D (Radloff, 1977) y las cogniciones negativas mediante el Cuestionario de Esquemas (Young y Brown, 1994). Con fines de simplificación en el ejemplo se utilizarán únicamente las cogniciones recogidas en el dominio de Rechazo 5

6 PRIMER PASO: A SE ASOCIA A C SEGUNDO PASO: A SE ASOCIA A B TERCER PASO: B SE ASOCIA A C, TENIENDO CONTROLADA LA ASOCIACIÓN ENTRE A Y C 6

7 CUARTO PASO: C ES MENOR QUE C CUARTO PASO El paso final consiste en mostrar que la fuerza de la asociación entre violencia psicológica y síntomas se reduce cuando la variable cogniciones de rechazo (rejection) ha sido añadida al modelo. El coeficiente no estandarizado de la variable abuso pasa de ser.060 (en el primer paso) a (en el tercer paso). Esto significa que un 56.66% { )/0.060} de la varianza de la relación entre abuso y depresión se explica por las cogniciones de rechazo. Sin embargo, el hecho de que el coeficiente correspondiente al abuso (B = 0.026, p <.001) continúe siendo estadísticamente significativo implica que la mediación no es perfecta, sino parcial. 7

8 Violencia Psicológica (0.009)* Cogniciones negativas (0.034)* Depresión (0.006)* Haciendo los gráficos fácilmente con AMOS Finalmente, es habitual emplear algún test específico para clarificar la significación de la mediación. Probablemente el más utilizado es el test de Sobel (Sobel, 1982). Este test emplea la siguiente fórmula: valor de z = a*b/sqrt(b 2 *s 2 a + a 2 *s b2 ), dónde a es el coeficiente no estandarizado entre la variable predictora y la mediadora, s a es su error típico, b es el coeficiente no estandarizado entre la variable mediadora y la variable resultante y s b es su error típico. 8

9 Una forma sencilla de calcularlo es acceder a la aplicación elaborada por Preacher y Leordanelli y disponible en Empleando dicha aplicación se obtiene que el valor Z para la mediación de este estudio es 7.24, p <.001 bootstrapping El bootstrapping consiste en una estrategia no paramétrica para calcular el tamaño del efecto y probar hipótesis que no depende de supuestos acerca de la distribución de las variables (Preacher y Hayes, 2004). La estrategia se basa en obtener muestras del conjunto de datos para calcular en dichas muestras los efectos de mediación (ab) y generar así una distribución de los mismos, la cual se utiliza para comprobar hipótesis y obtener intervalos de confianza. BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS Total and Specific Indirect Effect(s) of IV on DV via MEDS Data Boot Bias SE Total,0344,0348,0003,0051 rechazo,0344,0348,0003,0051 Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals Lower Upper Total,0254,0455 rechazo,0254,0455 9

10 Múltiples mediadores Cuando hay más de una variable mediadora el procedimiento es prácticamente idéntico al descrito, solo que en este caso, en el paso 2 hay que demostrar que las asociaciones entre la variable predictora (A) y cada una de las variables mediadoras (B 1, B 2, B n ) - coeficientes a 1, a 2,.. a n - son estadísticamente significativas y en el paso 3 hay que demostrar que las asociaciones entre cada una de estas variables mediadoras y la variable consecuente (C) coeficientes b 1, b 2,.. b n - son estadísticamente significativas. Para cada efecto indirecto que cumpla estas condiciones se deberá calcular el valor Z mediante la fórmula de Sobel descrita anteriormente (e.g., para el efecto a 1 b 1, efecto a 2 b 2, etc.). ejemplo En el estudio sobre violencia contra las mujeres también se evaluaron otras cogniciones: Autonomía dañada (dependencia, apego,...) Foco en los demás (autosacrificio, subyugación) 10

11 PRIMER PASO: A SE ASOCIA A C SEGUNDO PASO: A SE ASOCIA A cada B 11

12 TERCER PASO: las B SE ASOCIAN A C, TENIENDO CONTROLADA LA ASOCIACIÓN ENTRE A Y C Usando indirect Paso 1. ejecutar macro indirect Paso 2. abrir el fichero de sintaxis para ejecutar macro y adaptar los nombres de las variables. Paso 3. ejecutar el fichero adaptado Además de darnos todos los coeficientes, nos proporciona resultados de bootstrapping. 12

13 Process Actualmente Process ha sustituido a indirect y aporta muchas mas posibilidades Requiere permisos de administrador para SPSS BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS Total and Specific Indirect Effect(s) of IV on DV via MEDS Data Total,0369 rejectio,0218 autonomy,0079 other, / % 79 / % Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals Lower Upper Total,0265,0486 rejectio,0122,0337 autonomy,0021,0161 other,0005, / % Personalidad coping síntomas 13

14 prim Int neu secu n evit Hay que señalar, sin embargo, que cuando el investigador está interesado en probar el papel de varios mediadores a la vez, resulta mucho más eficaz el modelado de ecuaciones estructurales (SEM). Una de las razones es que el procedimiento descrito mediante regresiones múltiples no controla en el segundo paso el solapamiento entre mediadores, es decir sus intercorrelaciones, aspecto que si se controla mediante SEM. El SEM además permite incluir muchas variables en el modelo (e.g., varias variables consecuentes a la vez, dobles efectos mediacionales, etc.). longitudinal 14

15 Moderación mediada Para practicar Fichero: Bigfive.sav Está mediada la asociación entre neuroticismo y síntomas psicológicos internalizantes por el afrontamiento??? Variables: neuroticismo Cop_primario(resolución del problema, expresión emocional,...) Cop_secundario (pensar en positivo, aceptación,...) Cop_distanciamiento (evitación, negación) Internalizantes como variable a explicar 15

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