Analiza Mediacji
18 October, 2025
Analiza mediacji
Niniejsza analiza przedstawia analizę mediacji (Hayes, Rockwood, 2017), która ma na celu ocenę mechanizmu wyjaśniającego związek między dwiema zmiennymi. W celu weryfikacji modelu mediacyjnego przeprowadzono modelowanie równań strukturalnych. Wykorzystano do tego program R (R Core Team, 2023) i bibliotekę funkcji lavaan (Rosseel, 2012), pozwalającej na modelowanie efektów mediacji dzięki technice modelowania równań strukturalnych. Do estymacji modelu mediacyjnego wykorzystano metodę MLR (ang. maximum likelihood estimation with robust (Huber-White) standard errors). Metoda MLR jest odporna na odchylenia wyników od rozkładu normalnego (Keke, 2018). Wizualizację wyników analizy mediacji przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu semPlot (Epskamp, 2015), a pozostałe wizualizacje wykonano przy wykorzystaniu pakietu graficznego ggplot2 (Wickham, 2016). Ze względu na testowanie modelu nasyconego (zawierającego uwzględnienie wszystkich możliwych relacji) współczynniki dopasowania danych do testowanego modelu nie były raportowane, bo liczba testowanych ścieżek była równa liczbie zmiennych (Agler i De Boeck, 2017). Tabelaryczne podsumowanie mediacji przedstawia tabela nr 1.
Model mediacyjny Obawy -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Analiza współczynników modelu mediacyjnego
Analiza poszczególnych relacji w modelu mediacyjnym wykazała następujące rezultaty:
• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Obawy wpływał istotnie na spadek wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = -0.11; Z = -2.23; p = 0.025; 95%CI = [-0.21;-0.01].
• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Obawy wpływał istotnie na spadek wyników zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc, β = -0.45; Z = -7.49; p < 0.001; 95%CI = [-0.57;-0.33].
• Wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.67; Z = 15.07; p < 0.001; 95%CI = [0.58;0.76].
Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Analiza efektu mediacyjnego
Analiza współczynnika efektu pośredniego wykazała, że wpływ zmiennej Obawy na zmienną Intencja zakupu był istotnie mediowany przez zmienną Uzytecznosc β = -0.30; Z = -6.48; p < 0.001; [95%CI = -0.39;-0.21]. Zmienna Uzytecznosc była istotnym mechanizmem relacji między zmienną Obawy a zmienną Intencja zakupu. Obserwowany efekt to mediacja częściowa, wskazująca na utrzymywanie się istotnego efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu w obecności zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Siła predykcyjna modelu
Analiza współczynników wyjaśnionej wariancji wykazała, że najsilniej wyjaśnianą zmienną była zmienna Intencja zakupu R² = 0.53, a najsłabiej Uzytecznosc R² = 0.20. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Rysunek 1
Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Obawy -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = -0.30; Z = -6.48; p < 0.001; [95%CI = -0.39;-0.21] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = -0.41; Z = -7.05; p < 0.001; [95%CI = -0.53;-0.30] .
Rysunek 1b
Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Obawy -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = -0.30; Z = -6.48; p < 0.001; [95%CI = -0.39;-0.21] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Obawy -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = -0.41; Z = -7.05; p < 0.001; [95%CI = -0.53;-0.30] Wyniki w nawiasie przedstawiają błędy standardowe oszacowań.
*** p < 0.001
** p < 0.01
* p < 0.05
Model mediacyjny Cele -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Analiza współczynników modelu mediacyjnego
Analiza poszczególnych relacji w modelu mediacyjnym wykazała następujące rezultaty:
• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Cele wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.32; Z = 6.15; p < 0.001; 95%CI = [0.22;0.43].
• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Cele wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc, β = 0.60; Z = 12.20; p < 0.001; 95%CI = [0.50;0.70].
• Wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.53; Z = 10.18; p < 0.001; 95%CI = [0.43;0.63].
Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Analiza efektu mediacyjnego
Analiza współczynnika efektu pośredniego wykazała, że wpływ zmiennej Cele na zmienną Intencja zakupu był istotnie mediowany przez zmienną Uzytecznosc β = 0.32; Z = 7.76; p < 0.001; [95%CI = 0.24;0.40]. Zmienna Uzytecznosc była istotnym mechanizmem relacji między zmienną Cele a zmienną Intencja zakupu. Obserwowany efekt to mediacja częściowa, wskazująca na utrzymywanie się istotnego efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu w obecności zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Siła predykcyjna modelu
Analiza współczynników wyjaśnionej wariancji wykazała, że najsilniej wyjaśnianą zmienną była zmienna Intencja zakupu R² = 0.59, a najsłabiej Uzytecznosc R² = 0.36. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Rysunek 1
Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Cele -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = 0.32; Z = 7.76; p < 0.001; [95%CI = 0.24;0.40] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = 0.64; Z = 14.92; p < 0.001; [95%CI = 0.55;0.72] .
Rysunek 1b
Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Cele -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = 0.32; Z = 7.76; p < 0.001; [95%CI = 0.24;0.40] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Cele -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = 0.64; Z = 14.92; p < 0.001; [95%CI = 0.55;0.72] Wyniki w nawiasie przedstawiają błędy standardowe oszacowań.
*** p < 0.001
** p < 0.01
* p < 0.05
Model mediacyjny Latwosc -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Analiza współczynników modelu mediacyjnego
Analiza poszczególnych relacji w modelu mediacyjnym wykazała następujące rezultaty:
• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Latwosc wpływał nieistotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.01; Z = 0.16; p = 0.870; 95%CI = [-0.08;0.10].
• Wzrost wyników zmiennej niezależnej Latwosc wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc, β = 0.48; Z = 9.34; p < 0.001; 95%CI = [0.38;0.58].
• Wzrost wyników zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc wpływał istotnie na wzrost wyników zmiennej zależnej Intencja zakupu, β = 0.72; Z = 16.61; p < 0.001; 95%CI = [0.63;0.80].
Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Analiza efektu mediacyjnego
Analiza współczynnika efektu pośredniego wykazała, że wpływ zmiennej Latwosc na zmienną Intencja zakupu był istotnie mediowany przez zmienną Uzytecznosc β = 0.35; Z = 8.52; p < 0.001; [95%CI = 0.27;0.42]. Zmienna Uzytecznosc była istotnym mechanizmem relacji między zmienną Latwosc a zmienną Intencja zakupu. Obserwowany efekt to mediacja całkowita, wskazująca na zanik efektu bezpośredniego Latwosc -> Intencja zakupu w obecności zmiennej pośredniczącej Uzytecznosc. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Siła predykcyjna modelu
Analiza współczynników wyjaśnionej wariancji wykazała, że najsilniej wyjaśnianą zmienną była zmienna Intencja zakupu R² = 0.52, a najsłabiej Uzytecznosc R² = 0.23. Wyniki przedstawia rysunek nr 1 i rysunek nr 1b.
Rysunek 1
Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Latwosc -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = 0.35; Z = 8.52; p < 0.001; [95%CI = 0.27;0.42] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Latwosc -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = 0.35; Z = 6.27; p < 0.001; [95%CI = 0.24;0.46] .
Rysunek 1b
Wyniki oszacowań dla modelu mediacyjnego Latwosc -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu
Nota: Rysunek przedstawia model strukturalny testowanych zmiennych. Oszacowanie efektu pośredniego = β = 0.35; Z = 8.52; p < 0.001; [95%CI = 0.27;0.42] ; Oszacowanie efektu bezpośredniego Latwosc -> Intencja zakupu bez obecności mediatora wynosi = β = 0.35; Z = 6.27; p < 0.001; [95%CI = 0.24;0.46] Wyniki w nawiasie przedstawiają błędy standardowe oszacowań.
*** p < 0.001
** p < 0.01
* p < 0.05
Tabela nr 1
Podsumowanie mediacji
| Układ | Wynik |
|---|---|
| Układ Obawy -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu | Mediacja istotna |
| Układ Cele -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu | Mediacja istotna |
| Układ Latwosc -> Uzytecznosc -> Intencja zakupu | Mediacja istotna |
Bibliografia
Agler R and De Boeck P (2017) On the Interpretation and Use of Mediation: Multiple Perspectives on Mediation Analysis. Front. Psychol. 8:1984. doi: 10.3389/fpsyg.2017.01984
Epskamp, S. (2015). semPlot: Unified visualizations of Structural Equation Models. Structural Equation Modeling. Structural Equation Modeling 22 (3): 474-483.
Hayes, A. F., & Rockwood, N. J. (2017). Regression-based statistical mediation and moderation analysis in clinical research: Observations, recommendations, and implementation. Behaviour Research and Therapy, 98, 39-57
Keke Lai (2018) Estimating Standardized SEM Parameters Given Nonnormal Data and Incorrect Model: Methods and Comparison, Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 25:4, 600-620, DOI: 10.1080/10705511.2017.1392248
R Core Team. (2023). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria. Retrieved from https://www.R-project.org/
Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4
Masz pytania do raportu🔮⁉️
Kliknij i porozmawiaj z naszą statystyczną asystentką Danką💁♀✅