Testing mediation effectsA mediatio

Testing mediation effects

A mediation effect is said to exist when there is “a significant intervening mechanism […] between an antecedent variable […] and the consequent variable […]. Thus while moderation specifies varying effects of an independent variable on a dependent variable as a function of the moderating variable, [mediation] specifies the existence of intervening (indirect) effects between an antecedent variable and its consequent variable” (Venkatraman, 1989, p. 429). A mediation effect can be tested by performing the two different regressions models. These models are shown in Equations (8) and (9) where two control variables have also been included. In these Equations Y is the dependent variable, X1 and X2 are the two control variables, X3 is the main predictor variable, and X4 is the mediator variable.


(8) Y= β0 + β1X1 + β2 X2+ β3 X3+ β4 X4 +ε




(9) X4= α0 + α1X3 +ε


If the β3 coefficient is not statistically significant and the β4 and α1 coefficients are statistically significant, this indicates that the presence of a mediator variable (X4) is necessary for the transmission of effects of X3 on Y and this is termed as a “complete mediational model” (Venkatraman, 1989, p. 430). If the β3 coefficient is statistically significant and the β4 and α1 coefficients are also statistically significant, this indicates that a direct effect exists between Y and X3, and an indirect effect between X3 and Y through X4 also exists, which implies a “partial mediational model” (Venkatraman, 1989, p. 430).


4.4. Chapter summary

Kết quả (Việt) 1:

Thử nghiệm tác dụng trung gian hòa giảiMột hiệu ứng hòa giải được cho là tồn tại khi đó là "một lớn can thiệp cơ chế [...] giữa một antecedent biến [...] và sau đó biến [...]. Do đó khi kiểm duyệt chỉ định các ảnh hưởng khác nhau của một biến độc lập trên một biến phụ thuộc vào như là một hàm của biến dịu, [hòa giải] xác định sự tồn tại của can thiệp hiệu quả (gián tiếp) giữa một biến antecedent và biến hậu quả của nó "(thanhmai, 1989, p. 429). Một hiệu ứng hòa giải có thể được kiểm tra bằng cách thực hiện hai mô hình khác nhau regressions. Các mô hình này được thể hiện trong phương trình (8) và (9) trong trường hợp hai biến điều khiển cũng đã được bao gồm. Trong các phương trình Y là biến phụ thuộc, X1 và X2 là hai điều khiển biến, X3 là các biến chính dự báo và X4 là biến trung gian hòa giải.(8) Y = Β0 + Β1X1 + Β2 X2+ Β3 X3+ Β4 X4 + Ε (9) X 4 = Α0 + Α1X3 + ΕNếu hệ số β3 không thống kê quan trọng và hệ số β4 và α1 thống kê quan trọng, điều này cho thấy rằng sự hiện diện của một hòa giải viên biến (X4) là cần thiết cho việc truyền tải các hiệu ứng X3 trên Y và điều này được gọi là một "mô hình mediational hoàn chỉnh" (thanhmai, 1989, p. 430). Nếu hệ số β3 thống kê quan trọng và hệ số β4 và α1 cũng thống kê quan trọng, điều này cho thấy một hiệu ứng trực tiếp tồn tại giữa Y và X3, và ảnh hưởng gián tiếp đến giữa X3 và Y qua X4 cũng tồn tại, mà ngụ ý một "mô hình mediational một phần" (thanhmai, 1989, p. 430).4.4. chương tóm tắt