मध्यस्थता और मॉडरेशन की परिभाषा (सांख्यिकी में)
निषेध स्ट्रिंग सिद्धांत / / April 02, 2023
मनोविज्ञान में पीएचडी
बहुभिन्नरूपी तकनीकों का सेट जिसमें एक स्वतंत्र चर (एक्स) और एक चर के बीच संबंध में "कैसे" की जांच की जाती है। निर्भर चर (Y), जो एक तीसरे चर (या एक से अधिक) को शामिल करके किया जाता है जो मध्यस्थ की भूमिका निभा सकता है या मॉडरेटर।
मध्यस्थता
कल्पना कीजिए कि ए जाँच पड़ताल यह निर्धारित करने का उद्देश्य है कि कैसे खुलासा वजनदार आदर्श मीडिया में प्रकट हुए संचार शरीर के प्रति असंतोष को प्रभावित करता है। शोध के लिए जिम्मेदार लोगों ने परिकल्पना की है कि आंतरिककरण नियम चारों ओर का पतलापन एक संबंध मध्यस्थ बन जाता है।
तंत्र जिसके माध्यम से एक चर एक्स एक चर को प्रभावित करता है और. दूसरे शब्दों में, कि X में कोई भी परिवर्तन एक या अधिक मध्यस्थ चरों में परिवर्तन का कारण होगा (एम) और यह बदले में Y में परिवर्तन का कारण बनेगा। रेखीय रूप से मध्यस्थता का सबसे सरल मॉडल निम्नलिखित है।
इस तकनीक का उपयोग करने वाले शोधकर्ता अनुमान और परीक्षण करते हैं परिकल्पना दो प्रकार के प्रभावों या संबंधों से (वे के नाम से भी मिल सकते हैं रास्ते या केवल के रास्ते).
1. प्रत्यक्ष प्रभाव. या तो दो चरों के बीच प्रत्यक्ष संबंध को संदर्भित करता है एक्स ⟶ वाई या एक्स ⟶ एम
2. अप्रत्यक्ष प्रभाव. यह किसी भी प्रभाव को संदर्भित करता है जो एक मध्यस्थ से होकर गुजरता है। एक्स ⟶ एम ⟶ वाई
एक बार दोनों प्रभावों का अनुमान लगा लेने के बाद, निम्नलिखित प्रश्न का समाधान होना बाकी है: मध्यस्थता आंशिक है या कुल?
• आंशिक मध्यस्थता. यह तब होता है जब का सीधा असर होता है एक्स के बारे में और मध्यस्थ की उपस्थिति में यह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण रहता है।
• पूर्ण मध्यस्थता. यह तब होता है जब का सीधा असर होता है एक्स के बारे में और यह मध्यस्थ की उपस्थिति में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होना बंद कर देता है।
ऊपर दिए गए उदाहरण में, वजन आदर्श ही असंतोष का कारण बनते हैं। शारीरिक हालांकि, कुछ लोगों में, ये आदर्श वजन के आसपास के मानदंड को आंतरिक बनाने का कारण बनते हैं, जो शरीर के असंतोष को भी उत्पन्न करता है।
संयम
एक जांच का उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि क्या कारकों टीकाकरण के इरादे को कम करने के लिए टीकों के बारे में नकारात्मक विश्वास पैदा करना। शोध के लिए जिम्मेदार लोगों की परिकल्पना है कि गलत जानकारी के संपर्क में आने से इन मान्यताओं का प्रभाव बढ़ जाता है। वे इस परिकल्पना का परीक्षण कैसे कर सकते हैं?
मॉडरेशन में, उद्देश्य चर X और चर Y के बीच संबंध की स्थिति निर्धारित करना है। इस स्थिति का अध्ययन किया जाता है समावेश मॉडरेटर चर का (डब्ल्यू), जो बीच के रिश्ते के आकार या वैलेंस को प्रभावित करता है एक्स और और. यानी, डब्ल्यू का समावेश रिश्ते को मजबूत कर सकता है या सकारात्मक होने पर इसे नकारात्मक बना सकता है। इस संबंध को अन्योन्यक्रिया प्रभाव के नाम से भी ज्ञात किया जा सकता है। मॉडरेशन का सबसे सरल रूप निम्नलिखित में देखा जा सकता है आरेख.
इस तकनीक के आधार पर परिकल्पनाओं का परीक्षण करते समय, पहले किसी के बीच रैखिक संपर्क निर्धारित करना चाहिए एक्स और डब्ल्यू वाई के संबंध में यदि इस तरह की बातचीत महत्वपूर्ण है, तो डब्ल्यू के विभिन्न मूल्यों पर एक्स और वाई के बीच संबंध का अनुमान लगाकर एसोसिएशन की प्रकृति का वर्णन किया जाना चाहिए।
ऊपर दिए गए उदाहरण में, जिन लोगों का टीकों के बारे में नकारात्मक विश्वास है, उनका टीकाकरण करने का इरादा कम है; और जब उन्हें टीके के दुष्प्रभाव के बारे में गलत जानकारी मिलती है तो मान्यताओं का प्रभाव और भी बढ़ जाता है।
मॉडरेट मध्यस्थता (सशर्त प्रक्रिया)
हालांकि एक तीसरे चर को शामिल करने पर आधारित अनुसंधान आमतौर पर मध्यस्थता या मध्यस्थता को संबोधित करता है मॉडरेशन के रूप में तकनीकों को अलग से लागू किया जाता है, उन्हें एक ही मॉडल में एक साथ लागू करना भी संभव है। यह अंतिम प्रस्ताव कम आम है, हालाँकि, इस तकनीक की अज्ञानता समझ में आती है; चूंकि मॉडरेट मध्यस्थता, जिसे सशर्त प्रक्रिया के रूप में भी जाना जाता है, 20 से अधिक वर्षों से विकसित नहीं हुई है। इसका कारण यह है कि इस प्रक्रिया के लिए उपयुक्त विश्लेषण तकनीकों के संबंध में शोधकर्ताओं के बीच अभी भी कोई सहमति नहीं है। यहां तक कि नाम अभी भी चर्चा में है (इसे मॉडरेट मध्यस्थता, मध्यस्थता मॉडरेशन और सशर्त प्रक्रिया कहा गया है)।
नाम और उपयोग की गई विश्लेषण तकनीकों के बारे में चर्चा से परे, यह समझा जाना चाहिए कि मॉडरेट मध्यस्थता या सशर्त प्रक्रिया तब होती है जब एक मध्यस्थ चर एक मध्यस्थ चर के साथ इस तरह से संपर्क करता है कि प्रभाव अप्रत्यक्ष (एक्स ⟶ एम ⟶ वाई) मॉडरेटर चर के मानों द्वारा संशोधित किए जाते हैं। दृष्टिगत रूप से, यह रिश्ता कुछ इस तरह दिखेगा: