Mediation und Moderation nach APA 7 berichten: alle Pfade, richtig formuliert
Die Analyse mit PROCESS ist gerechnet, die Ausgabe ist lang und jetzt stellt sich die Frage, was davon eigentlich in den Ergebnisteil gehört. Bei Mediationen und Moderationen ist die Antwort oft mehr, als viele denken, und gleichzeitig weniger kompliziert formuliert.
Entscheidend ist, welche Kennwerte für welches Modell vollständig sind und welche Fehler in Ergebnisteilen immer wieder auftauchen. Darauf konzentriert sich dieser Beitrag. Die Grundlagen der Regressionsberichterstattung, auf denen beide Verfahren aufbauen, findest du im Beitrag Regression nach APA 7 berichten.
Zu einer Mediation gehören alle Pfade
Der häufigste Fehler ist, nur den indirekten Effekt zu berichten. Zu einer vollständigen Mediation gehören aber alle Pfade:
Pfad a. Er beschreibt den Zusammenhang zwischen unabhängiger Variable und Mediator.
Pfad b. Er beschreibt den Zusammenhang zwischen Mediator und abhängiger Variable unter Kontrolle der unabhängigen Variable.
Der totale Effekt c. Er beschreibt den Zusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variable ohne Mediator.
Der direkte Effekt c′. Er beschreibt denselben Zusammenhang unter Kontrolle des Mediators.
Der indirekte Effekt ab. Er wird mit Bootstrap-Konfidenzintervall berichtet.
Erst alle Pfade zusammen zeigen, wie das Ergebnis zustande kommt. Ein signifikanter indirekter Effekt bei gleichzeitig nicht signifikantem direktem Effekt bedeutet etwas anderes als einer, bei dem beide signifikant sind. Die folgende Übersicht zeigt, welche Kennwerte zu welchem Pfad gehören.
Pfad | Bedeutung | Was berichtet wird |
a | UV → Mediator | b, SE, p |
b | Mediator → AV, kontrolliert für UV | b, SE, p |
c | Totaler Effekt UV → AV | b, SE, p |
c′ | Direkter Effekt UV → AV, kontrolliert für Mediator | b, SE, p |
ab | Indirekter Effekt über den Mediator | b mit 95-%-Bootstrap-KI |
Ins Methodenkapitel gehört außerdem, wie viele Bootstrap-Stichproben gezogen wurden und welches Konfidenzintervall verwendet wurde.
So könnte ein vollständiger Ergebnisbericht mit erfundenen Werten aussehen:
Stress hing negativ mit der Schlafqualität zusammen (Pfad a), b = −0.42, SE = 0.09, p < .001. Die Schlafqualität hing unter Kontrolle von Stress positiv mit der Konzentrationsfähigkeit zusammen (Pfad b), b = 0.31, SE = 0.08, p < .001. Der totale Effekt von Stress auf die Konzentrationsfähigkeit war signifikant, b = −0.25, SE = 0.07, p < .001, der direkte Effekt hingegen nicht, b = −0.12, SE = 0.07, p = .089. Der indirekte Effekt über die Schlafqualität war signifikant, b = −0.13, 95 % KI [−0.21, −0.06].
Standardisiert oder unstandardisiert?
PROCESS gibt standardmäßig unstandardisierte Koeffizienten aus. Diese zu berichten ist üblich und völlig in Ordnung. Standardisierte Koeffizienten lassen sich zusätzlich ausgeben, sind aber nur nötig, wenn deine Betreuung sie ausdrücklich verlangt oder du Effekte zwischen Variablen mit unterschiedlichen Skalen vergleichen möchtest.
Entscheidend ist, dass du klar kennzeichnest, welche du berichtest. Im Text steht b für unstandardisierte und β für standardisierte Koeffizienten, in einem Pfaddiagramm sorgt eine entsprechende Anmerkung für Klarheit. Welche Effektstärkemaße es darüber hinaus gibt, zeigt der Beitrag Welche Effektstärke gehört zu welchem Verfahren?.
Gerade bei Mediationen und Moderationen ist es leicht, Kennwerte zu vergessen oder Pfade uneinheitlich zu berichten. Im statistischen Lektorat prüft StatistikWunder deinen Ergebnisteil einschließlich Pfaddiagramm auf Vollständigkeit und APA-Konformität.
Ein nicht signifikanter indirekter Effekt
Liegt die Null im Bootstrap-Konfidenzintervall, ist der indirekte Effekt nicht signifikant. Das musst du im Text nicht eigens erklären. Ein Satz mit den Kennwerten reicht:
Der indirekte Effekt über die Schlafqualität war nicht signifikant, b = 0.04, 95 % KI [−0.02, 0.11].
Formulierungen wie „Der indirekte Effekt ist statistisch nicht signifikant, da das Konfidenzintervall die Null einschließt“ sind nicht falsch, wirken aber umständlich. Wer deinen Ergebnisteil liest, kennt diese Regel.
Ein nicht signifikanter indirekter Effekt ist übrigens kein Grund, die übrigen Pfade wegzulassen. Gerade dann zeigen Pfad a und b, an welcher Stelle die angenommene Wirkkette nicht trägt. Wie du mit nicht signifikanten Ergebnissen insgesamt umgehst, beschreibt der Beitrag Ergebnisse nicht signifikant.
Interaktion und bedingte Effekte bei der Moderation
Bei einer Moderation ist die zentrale Zeile der Interaktionsterm. Du berichtest seinen Koeffizienten mit Standardfehler und p-Wert, zusätzlich meist die Änderung des erklärten Varianzanteils durch die Interaktion.
Ist die Interaktion signifikant, reicht das allein noch nicht. Du beschreibst außerdem, wie die Moderation aussieht, also bei welchen Werten des Moderators der Zusammenhang stärker oder schwächer ist. Dafür berichtest du die bedingten Effekte, bei einem kategorialen Moderator für jede Gruppe, bei einem metrischen für niedrige, mittlere und hohe Werte. Ein Diagramm mit den Regressionsgeraden für die verschiedenen Moderatorwerte macht das Ergebnis besonders anschaulich.
Text, Tabelle oder Diagramm?
Bei einer einfachen Mediation hat sich die Kombination aus Fließtext und Pfaddiagramm bewährt. Das Diagramm zeigt die Koeffizienten direkt an den Pfaden, der Text fasst das Ergebnis zusammen. Bei komplexeren Modellen kommt eine Tabelle mit allen Koeffizienten hinzu. Wie du sie aufbaust, zeigt der Beitrag APA-Tabellen erstellen.
Häufige Fragen zu Mediation und Moderation nach APA 7
Brauche ich für eine Mediation noch die Schritte nach Baron und Kenny?
Nein, der heute übliche Ansatz prüft den indirekten Effekt direkt über ein Bootstrap-Konfidenzintervall. Ein signifikanter totaler Effekt ist dafür keine Voraussetzung mehr. Die einzelnen Pfade berichtest du trotzdem vollständig, weil sie zeigen, wie der indirekte Effekt zustande kommt.
Wie viele Bootstrap-Stichproben sollte ich verwenden?
Üblich sind 5.000 oder 10.000 Bootstrap-Stichproben. Die Zahl gehört zusammen mit der Art des Konfidenzintervalls in den Methodenteil. Weil Bootstrap-Ergebnisse leicht schwanken, ist es sinnvoll, einen festen Startwert zu setzen, damit die Analyse reproduzierbar bleibt.
Muss ich bei einer Moderation die Variablen zentrieren?
Für die Signifikanz des Interaktionsterms spielt das Zentrieren keine Rolle. Es erleichtert aber die Interpretation der Haupteffekte, weil sie dann für einen mittleren Wert des Moderators gelten. Ob und welche Variablen zentriert wurden, gibst du im Methodenteil an.
Was ist der Unterschied zwischen Mediation und Moderation?
Eine Mediation beschreibt, über welchen Weg eine Variable auf eine andere wirkt. Eine Moderation beschreibt, unter welchen Bedingungen ein Zusammenhang stärker oder schwächer ist. Welche Annahme du prüfst, sollte schon in deiner Hypothese klar werden, wie der Beitrag Warum deine Hypothesen nicht testbar sind zeigt.
Darf ich bei einer Querschnittsstudie von Mediation sprechen?
Formal lässt sich die Analyse rechnen, eine kausale Wirkkette belegt sie bei Querschnittsdaten aber nicht. Formuliere die Ergebnisse deshalb zurückhaltend und sprich die Einschränkung in der Diskussion an. Gutachterinnen und Gutachter fragen hier häufig nach, wie der Beitrag Reviewer-Kommentare zur Statistik beantworten beschreibt.
Mediation und Moderation rechnen und erklären lassen Wir rechnen deine Modelle mit PROCESS oder in R und bereiten Pfade, indirekte und bedingte Effekte nach APA 7 auf, als Teil der statistischen Auswertung. Im Abschlussgespräch gehen wir jeden Pfad so durch, dass du ihn selbst erklären kannst.
