Mediacja – sytuacja, w której jedna zmienna pośredniczy w związku między dwiema innymi zmiennymi. Przykładowo, wykazaliśmy, że istnieje związek między inteligencją, a poziomem szczęścia, jednak okazuje się, że pośredniczym w nim poziom zarobków. Zatem inteligencja sama w sobie nie wiąże się z poczuciem szczęścia, a wpływa na większe zarobki, które z kolei prowadzą do wzrostu dobrostanu.

Istnieje kilka metod sprawdzania efektu mediacyjnego, z czego najbardziej znane jest podejście Barona i Kenny’ego (1986). Należy w nim w pierwszej kolejności wykazać, że istnieje związek między zmienną niezależną i zależną oraz zmienną zależną, a mediatorem. W naszym przykładzie – związek między poziomem inteligencji i poziomem szczęścia oraz między poziomem inteligencji, a wysokością pensji. W następnym kroku, chcemy wykazać, że związek zmiennej niezależnej z zależną słabnie (mediacja częściowa) lub staje się nieistotny statystycznie (mediacja całkowita) po uwzględnieniu drugiego predykatora-mediatora. W naszym przykładzie – związek między poziomem inteligencji, a poczuciem szczęścia powinien osłabnąć lub stać się nieistotny statystycznie po uwzględnianiu w nim poziomu zarobków. Można powiedzieć, że mediator “przechwytuje” część lub większość wpływu zmiennej niezależnej na zależną.

W praktyce, efekt mediacji testuje się albo poprzez analizę regresji albo z użyciem specjalnego dodatku do SPSS – makra PROCESS.

Literatura:
R.M. Baron, D.A. Kenny, The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: conceptual, strategic, and statistical considerations, Journal of Personality and Social Psychology, 51 (6), 1986, s. 1173?1182,