Podejście Cohen i Cohen (analiza mediacji)
Podejście Cohena i Cohen w analizie mediacji – metoda statystyczna zaproponowana przez Jacoba i Patricię Cohen oraz współpracowników (2013), stosowana do badania efektu mediacji. W odróżnieniu od klasycznego podejścia Barona i Kenny’ego, większy nacisk kładzie się tu na ocenę siły efektu zapośredniczonego przez mediator.
Podejście to opiera się na wykazaniu silnych i istotnych statystycznie (wartość p) korelacji między zmienną niezależną a mediatorem oraz między mediatorem a zmienną zależną. Aby ocenić istotność związków, zaleca się wykorzystanie testów takich jak test Sobela, Aroiana czy Goodmana, które weryfikują, czy iloczyn współczynników związków zmiennej niezależnej i mediatora z zmienną zależną jest różny od zera.
Kluczowym elementem odróżniającym podejście Cohen i Cohen od podejścia Barona i Kenny’ego jest nacisk na stopniowe budowanie modelu regresji np. liniowej, który pozwala precyzyjniej oszacować wpływy bezpośrednie i pośrednie. Podejście to jest zatem szczególnie użyteczne w analizach złożonych, uwzględniających wiele predyktorów i mediatorów.
W szerszym kontekście, podejście Cohen i Cohen związane jest przede wszystkim z testowaniem hipotez w paradygmacie NHST, zatem różni się od bootstrapowego podejścia do analizy efektów mediacji, które wykorzystuje się np. w podejściu Hayesa (makro PROCESS).
Literatura:
Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., Aiken, L. S. (2013). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences. Routledge.
