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MÉTODO PLS-SEM

Mediação em PLS-SEM: como um efeito age por meio de uma terceira variável

A análise de mediação pergunta se um preditor afeta um resultado de forma indireta, por meio de uma variável mediadora intermediária, e não apenas de forma direta. Esta página explica os efeitos direto, indireto e total, como classificar a mediação, um exemplo resolvido e os erros comuns.

O que uma análise de mediação testa

A mediação divide o efeito de um preditor X sobre um resultado Y em duas rotas. O efeito direto é o caminho que vai direto de X para Y. O efeito indireto passa por um mediador M: X afeta M, e M afeta Y. O efeito indireto é o produto desses dois caminhos (a vezes b), e o efeito total é o direto mais o indireto.

A mediação responde como um efeito acontece. Se o treinamento melhora o desempenho em parte porque aumenta a motivação, então a motivação é o mediador e o efeito do treinamento sobre o desempenho é em parte indireto.

Um exemplo resolvido

Digamos que X seja treinamento, M seja motivação e Y seja desempenho. O modelo estima a = 0,50 (treinamento para motivação) e b = 0,60 (motivação para desempenho), então o efeito indireto é 0,50 vezes 0,60 = 0,30. O efeito direto c’ é 0,10 e não significativo, portanto o efeito total é 0,30 mais 0,10 = 0,40.

Como o efeito indireto é significativo e o direto não, trata-se de mediação total (apenas indireta): o treinamento eleva o desempenho quase inteiramente ao elevar a motivação.

Training X Motivation M Performance Y a = 0.50 b = 0.60 c′ = 0.10 (n.s.)
O caminho indireto a vezes b = 0,30 passa pelo mediador; o caminho direto c’ = 0,10 não é significativo. Efeito total 0,40.

Como classificar o resultado

Primeiro teste o efeito indireto (a vezes b) com bootstrapping. Depois olhe o efeito direto para classificar o tipo de mediação.

Indireto sig., direto n.s.
Mediação total (apenas indireta). O efeito de X sobre Y passa inteiramente pelo mediador.
Indireto sig., direto sig.
Mediação parcial (complementar ou competitiva). Parte do efeito passa por M, parte é direta.
Indireto n.s., direto sig.
Sem mediação (apenas direta). X afeta Y diretamente, não por meio de M.
Indireto n.s., direto n.s.
Nenhum efeito a explicar. Nenhuma das rotas é significativa.

Julgue o efeito indireto por um intervalo de confiança bootstrap, não pela significância de a e b separadamente. Os antigos passos de Baron e Kenny já não são recomendados.

As grandezas-chave

Efeito direto

O caminho de X para Y que não passa pelo mediador (c linha).

Efeito indireto

O efeito que passa pelo mediador, o produto a vezes b. Com vários mediadores, cada cadeia tem o seu próprio efeito indireto específico.

Efeito total

O efeito direto mais todos os efeitos indiretos de X sobre Y.

VAF

Variance accounted for: o efeito indireto dividido pelo efeito total. Expressa quanto do efeito total o mediador carrega.

Executar uma mediação passo a passo

  1. Especifique o preditor, o mediador e o resultado, com os caminhos X para M, M para Y e o direto X para Y.
  2. Estime o modelo para obter o efeito direto e o efeito indireto específico (a vezes b).
  3. Faça o bootstrapping para obter um intervalo de confiança do efeito indireto; ele é significativo se o intervalo excluir o zero.
  4. Classifique a mediação pela significância dos efeitos indireto e direto.
  5. Relate os efeitos direto, indireto e total, e opcionalmente o VAF.

Erros comuns

  • Usar o antigo procedimento de passos causais de Baron e Kenny ou o teste de Sobel em vez de fazer o bootstrap do efeito indireto. O bootstrapping é o padrão atual.
  • Chamar a mediação parcial de versão mais fraca da total. São achados diferentes, não um ranking.
  • Testar a e b separadamente em vez do produto a vezes b. Ambos serem significativos não garante um efeito indireto significativo.
  • Afirmar mediação a partir de dados transversais como se fosse causal. A mediação é uma afirmação causal que o desenho precisa sustentar.

Mediação no OpenPLS

O OpenPLS mostra o efeito direto, o efeito indireto específico de cada cadeia de mediação e o efeito total de cada relação, nos próprios resultados. Adicione o bootstrapping para obter intervalos de confiança dos efeitos indiretos e classificar a mediação. Grátis e roda no navegador.

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Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre mediação e moderação?
A mediação explica como X afeta Y, por meio de um mediador intermediário no caminho. A moderação explica quando o efeito de X sobre Y é mais forte ou mais fraco, conforme uma terceira variável. A mediação trata do mecanismo; a moderação, das condições.
O que é mediação total frente à parcial?
A mediação total (apenas indireta) significa que o efeito indireto é significativo e o direto não, então o efeito passa inteiramente pelo mediador. A mediação parcial significa que ambos são significativos, então o efeito se divide entre a rota direta e o mediador.
Preciso fazer o bootstrap do efeito indireto?
Sim. O efeito indireto é um produto de dois coeficientes e sua distribuição não é simétrica, então você o julga com um intervalo de confiança bootstrap em vez da significância dos dois caminhos separadamente.

Leitura adicional

As referências padrão são 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, e Nitzl, C., Roldan, J. L., & Cepeda, G. (2016). Mediation analysis in partial least squares path modeling. Industrial Management & Data Systems, 116(9), 1849-1864. Um tratamento prático em Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling, 3ª ed., Sage.