Aracı Etki Analizi Nedir? Hayes PROCESS, SEM ve Regresyon ile Yöntem Karşılaştırması

Aracı Etki Analizi Nedir? Hayes PROCESS, SEM ve Regresyon ile Yöntem Karşılaştırması

Akademik literatürde özellikle sosyal bilimler, psikoloji, işletme ve eğitim araştırmalarında bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin doğrudan mı yoksa bir başka değişken aracılığıyla mı gerçekleştiği büyük önem taşır. İşte bu ilişkiyi ortaya koyan analiz türüne aracı etki analizi ya da diğer adıyla mediatör analiz denir. Bu yazıda “aracılık etkisi nedir?”, “hangi yöntemle nasıl test edilir?”, “Hayes PROCESS makrosu ile SEM yöntemleri nasıl farklılaşır?” sorularına detaylı yanıtlar vereceğiz.

Aracılık Etkisi Nedir?

Aracılık etkisi, bir bağımsız değişkenin (X), bağımlı değişken (Y) üzerindeki etkisinin tamamının ya da bir kısmının başka bir değişken (M) aracılığıyla gerçekleştiği durumu ifade eder. Yani X → M → Y yapısı kurularak, X’in Y üzerindeki etkisinin ne kadarının M üzerinden aktarıldığı test edilir.

Bunun temel amacı, değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkisinin daha açıklayıcı bir yapıya oturtulmasıdır. Aracılık analizi yalnızca korelasyon değil, neden sonuç ilişkisinin modeli olarak görülmelidir.

Hayes PROCESS Makrosu ile Aracı Etki Analizi

Andrew F. Hayes tarafından geliştirilen PROCESS makrosu, SPSS ve SAS gibi programlarda çalışır ve aracı, düzenleyici ya da karma model analizlerini kolaylaştırmak amacıyla geliştirilmiştir. En yaygın kullanılan modeli “Model 4” olup doğrudan aracılık etkisini test eder.

Hayes PROCESS ile analizin avantajları:

• Bootstrapping ile güvenilirlik sağlar

• Doğrudan, dolaylı ve toplam etkiyi ayrı ayrı raporlar

• Standart hata, güven aralıkları, p-değeri gibi bilimsel göstergeleri sağlar

• Akademik makalelerde APA 7 uyumlu raporlamaya kolaylıkla dönüştürülür

Örneğin bir araştırmada İş Tatmini (X), Çalışan Bağlılığı (M) ve İşten Ayrılma Niyeti (Y) arasında ilişki kurmak isteyen bir araştırmacı, Hayes PROCESS Model 4 ile bu ilişkiyi net bir biçimde test edebilir.

Regresyon ile Aracı Etki Analizi

Hayes makrosu kullanılmadan da aracılık analizi klasik regresyon modelleriyle yapılabilir. Bu analiz Baron ve Kenny’nin (1986) önerdiği 4 aşamalı yöntemle yürütülür:

1. X → Y anlamlı mı?

2. X → M anlamlı mı?

3. M → Y anlamlı mı (X kontrol edilerek)?

4. X → Y etkisi M eklendiğinde azalıyor mu?

Ancak bu yöntem artık literatürde yetersiz görülmektedir çünkü:

• Dolaylı etki için güven aralığı hesaplanmaz

• Bootstrap yöntemi içermez

• Etki büyüklüğü güvenilir şekilde test edilemez

Dolayısıyla günümüzde regresyon ile yapılan aracılık analizleri, yalnızca teorik çerçeveyi oluşturmak için tercih edilmektedir.

SEM (Yapısal Eşitlik Modeli) ile Aracı Etki Analizi

Yapısal Eşitlik Modeli (SEM), özellikle AMOS gibi yazılımlarla yapılır ve değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri test etmek için güçlü bir araçtır. SEM ile hem doğrulayıcı faktör analizi (DFA) hem de yol analizi bir arada uygulanabilir.

SEM’in avantajları:

• Gizil (latent) değişkenlerle çalışılabilir

• Modelin genel uyumu test edilebilir (CFI, RMSEA, TLI gibi)

• Dolaylı ve doğrudan etkiler eşzamanlı test edilir

• Çoklu aracı modeller kolaylıkla modellenebilir

SEM ile yapılan aracılık analizleri özellikle doktora tezlerinde, yayın amaçlı makalelerde ve SCI indeksli dergilerde tercih edilmektedir.

Sonuç ve Öneriler

Araştırmanızda değişkenler arası ilişkinin sadece doğrudan olup olmadığını değil, bu ilişkinin nasıl işlediğini de ortaya koymak istiyorsanız, aracı etki analizini mutlaka düşünmelisiniz. Hangi yöntemin kullanılacağı; araştırma düzeyi, danışman beklentisi, yazılım bilgisi ve yayın hedefinize göre değişir.

Hayes PROCESS özellikle yüksek lisans ve hızlı analiz ihtiyaçları için, SEM ise daha derinlikli ve yayın odaklı projeler için idealdir. Her durumda istatistik uzmanı ile çalışmak, modelin doğru kurulması ve raporun bilimsel bir temele oturması açısından büyük önem taşır.