Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

0 leuk 0 niet-leuks
Hallo,

Ik heb een vraag over het voorbeeld van een mediatieanalyse in de reader (par. 3.1, CS-methode). Bij het interpreteren van de output blijkt dat c' = -0.170 (SE= 0.095; t = 1.79; p = 0.075). Daarbij wordt vermeld dat deze marginaal significant is. Dat snap ik niet goed want wanneer we significantie van < 0.05 aanhouden dan zou dit resultaat niet significant zijn en dan is er sprake van volledige mediatie i.p.v. partiele mediatie (dat laatste is de conclusie in de reader). Kan iemand dit toelichten?

Mvg
in Longitudinaal Onderzoek (PB17x2) door (1.1k punten)
bewerkt door

1 Antwoord

1 leuk 0 niet-leuks
 
Beste antwoord
Marginaal significant is een term die vooral in sociale psychologische tijdschriften veel wordt gebezigd; in andere velden wordt er vaak van een 'trend' gesproken. Het betekent altijd hetzelfde: nog steeds niet significant, maar omdat het tussen de .05 en [.08-.10] ligt nog wel het bekijken waard. Hoeveel het het bekijken waard is hangt vaak af van allerlei factoren die de power beinvloeden. 
 
In sommige gevallen is het van belang om marginaal significante effecten in een model te houden om overfitting te voorkomen. Backwards selection in regressieanalyses is daar een voorbeeld van: wanneer de 'minst significant' parameter wordt weggelaten is er een risico om teveel te snoeien. Om deze reden worden marginaal significante effecten (p < .10) niet uit backwards modellen verwijderd.
 
Zou je wellicht iets meer kunnen aangeven over je specifieke vraag? Voor  mijzelf en anderen helpt het ook als de relevante tekst uit de reader is gecopy-paste.
 
door (63.5k punten)
geselecteerd door

Ja zeker, het gaat om het volgende gedeelte uit de reader:

'De variabelen PR en TRUST samen verklaren 41.0% van de variantie van CB. In de tabel is te zien dat in model 2 de coëfficiënt van PR c’ = -0.170 is (SE = 0.095; t = 1.79; p = 0.075), een waarde die marginaal significant is en veel kleiner dan in het eerste model. Verder blijkt de coëfficiënt van TRUST b = -0.509 te zijn (SE = 0.069; t = 7.36; p = 0.000). Ook vertrouwen heeft dus een statistisch significant effect op CB. Het totale effect c (-0.732) verdwijnt dus voor een groot deel (want c’ = -0.170) als TRUST wordt toegevoegd als predictor van CB. Er lijkt hier dus sprake van partiële mediatie (reader p. 58)'.

Dit gaat over het tweede model in de regressie analyse waarbij de mediator (als predictor in de CS-stappenmethode) is meegenomen. In het eerste model was c, het totale effect:

'De regressiecoëfficiënt van PR is dan -0.732 (SE = 0.061; t = 11.93; p = 0.000). Dit is het totale effect van PR op CB. Rechtvaardigheid hangt dus significant samen met gedrag: hogere procedurele regressie negatief en significant. (reader p. 58)'

Wat ik bedoel is dat wanneer we de grens van < 0.05 hanteren, dat de relatie van c' in het tweede model dan niet significant is. Dat zou dan toch betekenen dat er sprake is van volledige mediatie (ipv partiele mediatie omdat b wel significant is en c' niet)? Het betrouwbaarheidsinterval van de regressiecoefficient bevat ook 0, dus kan de relatie c' dus 0 zijn wat betekent dat er sprake is van volledige mediatie [CI -0,357 - 0,017]? Of zie ik dit verkeerd?

Alvast bedankt voor de reactie

Hm, ik ben met je eens dat dit verwarrend kan zijn. Ik zou zelf namelijk ook voor een volledige mediatie kiezen. Is eerder in het studiemateriaal een toelichting gegeven over wanneer er voor partieel vs volledige mediatie wordt gekozen? Als er ergens iets staat over het criterium verzwaren tot marginaal significante effecten dan zou dat de keuze in de reader kunnen verduidelijken. Ik heb deze op dit moment niet in de buurt liggen
Hartstikke bedankt voor de reactie; dat verheldert het een en ander. De reader geeft de volgende richtlijnen (p. 55):

'Hier moet uitkomen [regressie-analyse 2 (stap 1en3 cs-methode) waarbij pad c [model 1], c' en b [model 2] worden getoetst] dat b significant is (dus afwijkt van 0); zo niet, dan is er geen sprake van mediatie. Verder moet of c’ gelijk zijn aan 0 – in dat geval is er sprake van volledige mediatie, óf c’ (significant) kleiner zijn dan c (zie stap 1) – in dat geval is er sprake van partiële mediatie.

Samenvattend moet er dus aan drie voorwaarden voldaan zijn om van
mediatie te kunnen spreken:

1 a is significant ongelijk aan 0
2 b is significant ongelijk aan 0
3 c – c’ is significant ongelijk aan 0.

 

Volgens deze richtlijnen zou in het voorbeeld c' niet-significant zijn als de 0.05 grens wordt aangehouden en dus zou er sprake zijn van volledige mediatie ipv. partiele mediatie. Er wordt verder niets vermeld over het te hanteren significantieniveau..

In het verleden werd sterk gehangen aan de significantie van c'. Inmiddels is het algemene compromis dat bereikt is dat de significantie van c' niet uitsluitend het criterium meer mag zijn. In dit geval is bijvoorbeeld duidelijk dat ondanks de zware reductie van c, er nog steeds een redelijk omvangrijk effect overblijft. Ondanks dat het niet significant is is het ook weer ver genoeg van nul dat het liever niet zondermeer genegeerd dient te worden. 

Vandaar de keus voor partiele mediatie. Dit is op zich niet zo problematisch; volledige mediaties zijn zeldzaam, en het is evident dat een groot deel van de variantie tussen PR en CB verklaart kan worden door TRUST. De mediatie partieel noemen is slechts stellen dat niet alle variantie van PR op CR via TRUST loopt. Err on the side of caution.

 

Duidelijk, kleine significante of net niet significante verbanden van c' kunnen dus het beste serieus genomen worden. Bedankt voor uw antwoord; heb in ieder geval nu wel het idee dat ik door heb wat er bij de interpretatie komt kijken wanneer het aankomt op het trekken van (voorzichtige) conclusies.
...