媒介効果と調整効果の違いは?

媒介効果は、X が Y にどのように作用するかを、パス上の媒介変数を通して説明します。調整効果は、X から Y への効果が第3の変数に応じていつ強く、いつ弱くなるかを説明します。媒介は仕組み、調整は条件に関わります。

完全媒介と部分媒介とは?

完全(間接のみ)媒介は、間接効果が有意で直接効果が有意でないことを意味し、効果はすべて媒介変数を通ります。部分媒介は両方が有意で、効果は直接経路と媒介変数に分かれます。

間接効果はブートストラップする必要がありますか?

はい。間接効果は2つの係数の積で、その分布は対称ではないため、2つのパスを別々に見た有意性ではなく、ブートストラップ信頼区間で判断します。

PLS-SEM の手法

PLS-SEM の媒介効果:効果が第3の変数を通してどう働くか

媒介分析は、予測変数が結果に対して、直接だけでなく、間に入る媒介変数を通して間接的にも影響するかを問います。このページでは、直接効果・間接効果・総合効果、媒介の分類、durchgerechnetes な例、そしてよくある落とし穴を説明します。

媒介分析が検定するもの

媒介は、予測変数 X が結果 Y に与える効果を2つの経路に分けます。直接効果は X から Y へまっすぐ向かうパスです。間接効果は媒介変数 M を通ります。X が M に作用し、M が Y に作用します。間接効果はこの2つのパスの積(a 掛ける b)であり、総合効果は直接効果と間接効果の和です。

媒介は、効果が「どのように」生じるかに答えます。研修が、動機づけを高めることで部分的に成果を高めるなら、動機づけが媒介変数であり、研修から成果への効果は部分的に間接的です。

計算例

X を研修、M を動機づけ、Y を成果とします。モデルは a = 0.50(研修から動機づけ)と b = 0.60(動機づけから成果)を推定するので、間接効果は 0.50 掛ける 0.60 = 0.30 です。直接効果 c’ は 0.10 で有意ではなく、総合効果は 0.30 足す 0.10 = 0.40 となります。

間接効果が有意で直接効果が有意でないため、これは完全(間接のみ)媒介です。研修は、ほぼ動機づけを高めることだけを通して成果を高めています。

間接パス a 掛ける b = 0.30 は媒介変数を通ります。直接パス c’ = 0.10 は有意ではありません。総合効果 0.40。

結果の分類のしかた

まず間接効果(a 掛ける b)をブートストラップで検定します。次に直接効果を見て、媒介の種類を分類します。

間接有意・直接非有意: 完全媒介(間接のみ)。X から Y への効果は、すべて媒介変数を通ります。
間接有意・直接有意: 部分媒介(相補的または競合的)。効果の一部は M を通り、一部は直接です。
間接非有意・直接有意: 媒介なし(直接のみ)。X は M を通さず、直接 Y に作用します。
間接非有意・直接非有意: 説明すべき効果がありません。どちらの経路も有意ではありません。

間接効果は、a と b を別々に見た有意性ではなく、ブートストラップ信頼区間で判断します。古い Baron と Kenny の手順はもはや推奨されません。

主要な量

直接効果

媒介変数を通らない、X から Y へのパス(c プライム)。

間接効果

媒介変数を通る効果、積 a 掛ける b。媒介変数が複数あるとき、各連鎖がそれぞれの特定間接効果を持ちます。

総合効果

直接効果と、X から Y へのすべての間接効果の和。

VAF

Variance accounted for:間接効果を総合効果で割ったもの。総合効果のうち媒介変数が担う割合を表します。

媒介を段階的に実行する

予測変数、媒介変数、結果を、X から M、M から Y、そして直接の X から Y のパスとともに指定します。
モデルを推定し、直接効果と特定間接効果(a 掛ける b)を得ます。
ブートストラップで間接効果の信頼区間を求めます。区間がゼロを含まなければ有意です。
間接効果と直接効果の有意性から媒介を分類します。
直接・間接・総合効果を報告し、必要なら VAF も報告します。

よくある落とし穴

間接効果をブートストラップする代わりに、古い Baron と Kenny の因果ステップや Sobel 検定を使うこと。ブートストラップが現在の標準です。
部分媒介を完全媒介の弱い形と呼ぶこと。両者は別の知見であり、順位ではありません。
積 a 掛ける b ではなく、a と b を別々に検定すること。両方が有意でも、間接効果が有意とはかぎりません。
横断データから媒介を、あたかも因果であるかのように主張すること。媒介は、デザインが支えなければならない因果の主張です。

OpenPLS の媒介効果

OpenPLS は、直接効果、各媒介連鎖の特定間接効果、そして各関係の総合効果を、結果の中にそのまま表示します。ブートストラップを加えると、間接効果の信頼区間が得られ、媒介を分類できます。無料で、ブラウザ上で動作します。

自分のモデルで媒介を検証する

ビジュアルエディタで X、M、Y を構築して計算し、直接・間接・総合効果を一か所で読めます。無料、インストール不要。

OpenPLS を開く PLS-SEM とは？

よくある質問

媒介効果と調整効果の違いは?: 媒介効果は、X が Y にどのように作用するかを、パス上の媒介変数を通して説明します。調整効果は、X から Y への効果が第3の変数に応じていつ強く、いつ弱くなるかを説明します。媒介は仕組み、調整は条件に関わります。
完全媒介と部分媒介とは?: 完全(間接のみ)媒介は、間接効果が有意で直接効果が有意でないことを意味し、効果はすべて媒介変数を通ります。部分媒介は両方が有意で、効果は直接経路と媒介変数に分かれます。
間接効果はブートストラップする必要がありますか?: はい。間接効果は2つの係数の積で、その分布は対称ではないため、2つのパスを別々に見た有意性ではなく、ブートストラップ信頼区間で判断します。

参考文献

標準的な文献は Zhao, X., Lynch, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: myths and truths about mediation analysis. Journal of Consumer Research, 37(2), 197-206 と Nitzl, C., Roldan, J. L., & Cepeda, G. (2016). Mediation analysis in partial least squares path modeling. Industrial Management & Data Systems, 116(9), 1849-1864 です。実務的な解説は Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling, 3rd ed., Sage を参照してください。