Хотя систематический поиск модераторов переменных относительно недавний, психологи уже давно осознали важность посреднических переменных.
Модель Вудворта, которая признает, что активный организм вмешивается между стимулом и реакцией, пожалуй, является наиболее общей формулировкой посреднической гипотезы. Основная идея этой модели заключается в том, что воздействие стимулов на поведение опосредовано различными трансформационными процессами, происходящими внутри организма.
Такие разные теоретики, как Халл, Толман и Левин, разделяют мнение о важности постулирования сущностей или процессов, которые вмешиваются между вводом и выводом. (Заметным исключением является подход Скиннера, основанный на использовании черного ящика.)
Общие аналитические соображения
В целом можно сказать, что данная переменная действует в качестве посредника в той мере, в какой она учитывает связь между предсказателем и критерием. Посредники объясняют, как внешние физические события приобретают внутреннее психологическое значение. В то время как переменные модератора определяют, когда будут сохраняться определенные эффекты, медиаторы говорят о том, как и почему такие эффекты имеют место.
Например, выбор может смягчить воздействие стимула на изменение отношения, вызванное дискретным действием, и этот эффект, в свою очередь, опосредованно обусловлен последовательностью редукции-возбуждения диссонанса.
Эта модель предполагает наличие системы из трех переменных таким образом, что в итоговую переменную входят два причинно-следственных пути: прямое воздействие независимой переменной и воздействие посредника. Существует также путь от независимой переменной к медиатору.
Переменная функционирует как посредник, когда она отвечает следующим условиям:
(a) Различия в уровнях независимой переменной в значительной степени объясняют различия в предполагаемом медиаторе,
(b) различия в медиаторе существенно объясняют различия в зависимой переменной,
(c) когда пути a и b находятся под контролем, ранее существенная связь между независимыми и зависимыми переменными больше не является значительной, причем наиболее наглядно это проявляется, когда путь c равен нулю.
Что касается последнего условия, то можно предусмотреть континуум. Когда путь c сведен к нулю, у нас есть веские доказательства того, что существует единый доминирующий посредник. Если остаточный путь c не равен нулю, это указывает на действие множества посреднических факторов.
Поскольку большинство областей психологии, включая социальную, лечат явления, имеющие различные причины, более реалистичной целью может быть поиск медиаторов, которые значительно снижают путь c, а не устранение взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными вообще.
С теоретической точки зрения, значительное сокращение числа посредников свидетельствует о том, что данный посредник действительно является действенным, хотя и не является одновременно необходимым и достаточным условием для достижения эффекта.
Для проверки медиации необходимо оценить три следующих уравнения регрессии:
первое - регрессия медиатора на независимую переменную,
второе - регрессия зависимой переменной на независимую переменную,
третье - регрессия зависимой переменной как на независимую переменную, так и на медиатора.
Отдельные коэффициенты для каждого уравнения должны быть оценены и протестированы. Нет необходимости в иерархической или пошаговой регрессии или вычислении каких-либо частичных или получастичных корреляций. Эти три уравнения регрессии обеспечивают проверку связей медиационной модели.
Для осуществления посредничества должны соблюдаться следующие условия:
Во-первых, независимая переменная должна влиять на медиатора в первом уравнении,
во-вторых, должно быть показано, что независимая переменная влияет на зависимую переменную во втором уравнении,
в-третьих, медиатор должен влиять на зависимую переменную в третьем уравнении.
Если все эти условия выдерживаются в прогнозируемом направлении, то влияние независимой переменной на зависимую переменную должно быть меньше в третьем уравнении, чем во втором. Идеальная медиация имеет место, если независимая переменная не имеет эффекта, когда медиатор находится под контролем.
Поскольку предполагается, что независимая переменная является причиной появления медиатора, эти две переменные должны быть коррелированы. Наличие такой корреляции приводит к мультиколлинеарности при оценке влияния независимой переменной и медиатора на зависимую переменную. Это приводит к снижению мощности при проверке коэффициентов в третьем уравнении. В этом случае крайне важно, чтобы исследователь исследовал не только значимость коэффициентов, но и их абсолютный размер.
Например, независимая переменная может иметь меньший коэффициент, когда она сама предсказывает зависимую переменную, чем когда она и медиатор находятся в уравнении, но больший коэффициент не значителен, а меньший - когда он находится в уравнении.