În această lecție îți voi arăta cum să efectuezi analiza de moderare în SPSS folosind două metode ușor de implementat.
Prima metodă implică mai mulți pași, dar poate fi realizată fără a necesita extensii suplimentare pentru SPSS. A doua metodă este mai simplă, mai rapidă și oferă mai multe detalii despre analiza de moderare, însă necesită instalarea extensiei PROCESS Macro în SPSS. Nu-ți face griji, te voi ghida pas cu pas cu tot ce e nevoie.
În această lecție vei învăța:
- creezi valori standardizate (centrare) pentru variabile în SPSS.
- calculezi interceptul pentru termenul de interacțiune în SPSS.
- conduci o analiză de moderare în SPSS.
- folosești macro-ul PROCESS pentru a efectua analiza de moderare în SPSS, inclusiv efectele condiționale ale predictorului focal.
- interpretezi rezultatele analizei de moderare folosind macro-ul PROCESS în SPSS.
Ești pregătit? Hai să învățăm ceva nou astăzi!
Ce este Analiza de Moderare în Cercetare?
De obicei, în analizele statistice lucrăm cu variabile independente și dependente. Totuși, când dorim să înțelegem mai bine cum una influențează pe cealaltă, este necesară introducerea unei a treia variabile, numită variabilă moderatoare.
O variabilă moderatoare este introdusă într-o analiză statistică pentru a explora cum influențează și modifica intensitatea sau direcția relației dintre o variabilă independentă și una dependentă. Acest lucru ne ajută să înțelegem dacă și cum caracteristicile sau condițiile suplimentare afectează această relație.
Cu alte cuvinte, un moderator descrie nivelul de schimbare între variabilele independente și dependente, măsurat prin coeficientul de regresie liniară al termenului produs.
Termenul produs, cunoscut și sub denumirea de termen de interacțiune (XM), se referă la efectul observat al moderatorului asupra relației dintre variabilele independente și dependente. Dacă acest lucru pare confuz acum, va deveni destul de clar într-un moment când vom efectua analiza de moderare în SPSS.
În analiza de moderare, este esențial ca variabila moderatoare să nu aibă o relație cauzală cu variabila independentă. Prin urmare, când ne întrebăm dacă variabila independentă influențează variabila moderatoare în studiul nostru, răspunsul ar trebui să fie NU.
Moderatorii sunt adesea confundați cu variabilele mediatoare. Deși ambele termeni pot părea aproximativ similare, utilizarea lor în statistică este complet diferită. Înțelegerea diferenței dintre variabilele moderator și mediatoare este crucială înainte de a decide dacă analiza de moderare este potrivită pentru studiul tău.
Exemplu de Analiză de Moderare
Să presupunem că investigăm dacă vârsta moderează relația dintre managementul relațiilor cu clienții și loialitatea consumatorilor pentru un supermarket. În acest exemplu, relația cu clienții este variabila independentă, loialitatea consumatorilor este variabila dependentă, și vârsta este o variabilă moderatoare.
Mai jos un rezumat al numelor și tipurilor de variabile utilizate în acest studiu de caz:
| Nume variabilă | Tipul variabilei |
| Relație | Variabilă independentă (X) |
| Loialitate | Variabilă dependentă (Y) |
| Vârsta | Moderator (M) |
Haide să vizualizăm acest exemplu printr-o diagrama urmatoare:
In aceasta diagramă, X*M reprezintă efectul combinat al variabilei independente și al variabilei moderatoare asupra variabilei dependente. Într-un studiu statistic, această interacțiune este testată pentru a vedea dacă influența variabilei independente (Relație) asupra variabilei dependente (Loialitate) este diferită la diferite valori ale variabilei moderatoare (Vârsta).
Știm că vârsta este un moderator în exemplul nostru deoarece vârsta nu are o relație de cauzalitate cu variabila independentă, respectiv relație. De exemplu, dacă am pune întrebarea dacă relația cu clienții poate schimba vârsta cuiva? Evident că nu, prin urmare vârsta trebuie să fie o variabilă moderatoare.
Acum, să luăm acest exemplu mai departe și să efectuăm o analiză de moderare în SPSS. Dacă dorești să exersezi alături, mergi înainte și descarcă fișierul de date SPSS folosit în acest studiu de caz AICI. Acest set de date conține valori fictive și ar trebui utilizat doar în scopuri educaționale.
Metoda 1: Cum să Efectuezi Analiza de Moderare în SPSS
Acum că știm ce este moderarea și când să o utilizăm, și avem și un exemplu pentru a exersa, haideți să învățăm cum să efectuăm analiza de moderare în SPSS pentru exemplul de mai sus.
- Importă setul de date în SPSS
Presupunând că ai descărcat deja fișierul de date SPSS exemplu de la linkul de mai sus, extrage fișierul .sav și fă dublu clic pe el pentru a-l deschide în SPSS. Setul de date exemplu ar trebui să arate ca în imaginea următoare în tab-ul Data View.
- Creează valori standardizate ca variabile
Acesta este un pas important, adesea neglijat de studenți când învață cum să efectueze analiza de moderare în SPSS sau în alt instrument statistic.
Standardizarea (centrarea) variabilelor în analiza de regresie este recomandată atunci când una sau mai multe variabile din analiza de moderare sunt variabile continue (de exemplu, vârsta, înălțimea, temperatura, distanța, etc.) pentru a evita posibile probleme de multicolinearitate pe viitor. În cazul nostru, vârsta este o variabilă continuă.
Pentru a standardiza variabilele din setul nostru de date, navighează în meniul SPSS la Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives.
În fereastra Descriptive, mută variabila independentă (relația) și variabila moderatoare (vârsta) din caseta din stânga în cea din dreapta folosind butonul cu săgeată dintre ele. Asigură-te că este selectată opțiunea save standardized values as variable (salvează valorile standardizate ca variabilă). Apasă butonul OK.
Acum ar trebui să vezi variabila standardizată nou creată în setul tău de date SPSS (variabilele care încep cu litera „Z”).
- Calculează Termenul de Interacțiune
Acum trebuie să calculăm efectul de interacțiune (intercept) prin calcularea produsului dintre variabila independentă și cea moderatoare.
În SPSS, navighează la Transform → Compute Variable
În fereastra Compute Variable (1) dă un nume variabilei țintă, de exemplu, INT de la „intercept”. În caseta Numeric Expression, adaugă variabila independentă standardizată (ZRelația), apasă butonul de înmulțire (*) din secțiunea calculatorului, apoi adaugă variabila moderatoare standardizată (ZVârsta).
Apasă butonul OK pentru a calcula produsul dintre cele două variabile.
Termenul de interacțiune (INT) ar trebui să apară acum în fila Vizualizare Variabile în SPSS, așa cum se vede mai jos.
- Efectuează Analiza de Moderare în SPSS
În final, trebuie să efectuăm o analiză de regresie liniară pentru a testa efectul de interacțiune. În SPSS, mergi la Analyze → Regression → Linear pentru a deschide fereastra Linear Regression (Regresie Liniară).
Adaugă variabila dependentă (Loialitate) în caseta Dependent. Adaugă termenul de interacțiune (INT) și variabila independentă (Relatie) în caseta Independent(s). Reține că aici nu adăugăm variabila independentă standardizată.
Apasă butonul OK pentru a continua cu analiza de moderare în SPSS.
- Interpretează Analiza de Moderare în SPSS
Rezultatele pentru exemplul nostru ar trebui să arate ca în captura de mai jos. Ultimul pas în această metodă este să învățăm cum să interpretăm rezultatele analizei de moderare în SPSS.
În mod implicit, rezultatele analizei de regresie liniară vor afișa trei tabele: Model Summary (Rezumatul Modelului), ANOVA și Coefficients (Coeficienți). Pentru a vedea dacă Vârsta are vreun efect asupra relației dintre variabilele Relație și Loialitate, verifică coloana Sig. în tabelul Coefficients.
Mai întâi, să verificăm valoarea R Pătrat din tabelul Model Summary. Aici putem vedea că R Pătrat este 0.542, ceea ce înseamnă că variabila independentă explică 54% din variația variabilei dependente.
ANOVA unifactorială examinează mediile grupurilor în cauză și evaluează dacă acestea sunt diferite între ele din punct de vedere statistic în mod semnificativ. În acest caz, ANOVA unifactorială arată semnificație (Sig. = 0.000).
În continuare, putem observa că există un efect cauzal puternic între variabila independentă Relație și variabila dependentă Loialitate (P-value = 0.000). Deoarece P-value este ≤ 0.05, relația dintre variabilele Relație și Loialitate este semnificativă.
În final, să verificăm rezultatele efectului de moderare. Putem vedea că termenul de interacțiune (INT) are un P-value de 0.037. Deoarece P-value este mai mic decât 0.05, putem considera că variabila moderatoare Vârsta are un efect asupra relației dintre variabila independentă Relație și variabila dependentă Loialitate.
Totuși, efectele condiționale ale predictorului focal la valorile variabilei moderatoare nu sunt produse în mod implicit în SPSS. Aici intervine a doua metodă folosind PROCESS Macro despre care vom discuta mai jos.
Metoda 2: Cum să Calculezi Moderarea în SPSS folosind PROCESS Macro
PROCESS Macro este o extensie extrem de utilă pentru SPSS (disponibilă și pentru SAS și R) folosită pentru modelarea analizei de cale a regresiei logistice și OLS cu variabile observate. Printre multe alte caracteristici, PROCESS facilitează analiza de moderare și mediere în SPSS.
Procesul de instalare a macro-ului PROCESS pentru SPSS este simplu și nu necesită mai mult de câteva minute din timpul tău. Iată un ghid pas cu pas despre cum să instalezi PROCESS Macro în SPSS pentru Windows și macOS.
Odată instalat, poți găsi PROCESS Macro în SPSS sub Analyze → Regression → PROCESS by Andrew F. Hayes.
Pentru a calcula efectul de moderare în SPSS cu extensia macro PROCESS, pur și simplu completează câmpurile in ordinea numerelor de mai jos.
Unde:
- Model Number 1 este modelul implicit în PROCESS și nu trebuie modificat pentru analiza de moderare.
- Y variable este variabila ta dependentă. În exemplul nostru, variabila dependentă este Loialitate.
- X variable este variabila independentă. În cazul nostru, aceasta este variabila Relație.
- Moderator variable W este variabila moderatoare Vârstă.
- Apasă pe butonul Options.
În fereastra PROCESS Options, selectează “Only continuous variables that define products” (centrează variabilele continue – Vârsta și Relația), și “-SD, Mean, +SD” pentru a genera pante simple și a le testa pentru semnificație statistică.
În mod implicit, PROCESS afișează doar efectele condiționale ale predictorului focal la valorile moderatorului/moderatorilor, dacă P-value (valoarea P) este mai mică de 0.10. Pentru a schimba acest lucru, în meniul dropdown Probe interactions (Sondează interacțiunile), selectează „always” (mereu). Acest lucru este important deoarece dacă valoarea predictorului tău focal este mai mare de 0.10, nu vor fi produse rezultate pentru interacțiunile nesemnificative.
În plus, poți selecta “Generate code for visualizing interactions” (generează cod pentru vizualizarea interacțiunilor) în cazul în care ai nevoie de o reprezentare vizuală a interacțiunilor între variabile.
Apasă Continue și apoi OK pentru a continua cu analiza de moderare.
Rețineți că numele variabilelor nu trebuie să depășească 8 caractere în lungime, altfel PROCESS Mcro va genera o eroare.
Așteaptă câteva secunde pentru ca PROCESS să genereze rezultatele analizei de moderare. În continuare, să trecem rapid prin cei mai semnificativi indici și matrici pentru analiza de moderare folosind PROCESS Macro.
Mai întâi, să privim la Model Summary. Putem vedea că R-sq este 0.5426, ceea ce înseamnă că variabila independentă explică 54 la sută din variația variabilei dependente.
Apoi, toate valoarile P pentru Relație (Rel), Vârstă și Intercept (Int_1) sunt semnificative (valoarea P ≤ 0.05).
Pe final, putem vedea că efectele condiționale ale variabilei independente Relație la valorile variabilei moderatoare Vârstă sunt semnificative (valoarea P ≤ 0.05) la nivelurile -.7257, 0.0000 și 0.7257 (SD, Medie, +SD).
Aceasta nu este, cu siguranță, o interpretare exhaustivă a rezultatelor analizei de moderare folosind macro-ul PROCESS, dar pentru majoritatea cazurilor este suficientă pentru a trage câteva concluzii esențiale.
Concluzie
Sper că până acum ai devenit destul de familiarizat cu modul de a efectua analiza de moderare în SPSS, precum și cu parametrii și valorile cheie la care trebuie să fii atent în analiza ta. Îți recomand cu insistență să folosești macro-ul PROCESS pentru analiza de moderare în SPSS. Este mai ușor, mai rapid și îți oferă toate opțiunile necesare pentru a efectua o analiză detaliată.