Aracı değişken (mediatör), bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini açıklayan veya yönlendiren üçüncü bir değişkendir. Aracı değişken, bağımsız değişkenin etkisinin tamamını veya bir kısmını, bağımlı değişken üzerinde gerçekleştiren bir köprü görevi görür. Yani, bağımsız değişkenin (X), bağımlı değişkeni (Y) doğrudan değil, aracı değişken (M) üzerinden etkilediği durumlarda bu değişken bir aracı rolü üstlenir.
Bu kavram, özellikle sosyal bilimlerde, psikoloji ve eğitim araştırmalarında sıkça kullanılır. Araştırmacılar, aracı değişkenin varlığını tespit ederek, iki değişken arasındaki ilişkiyi daha iyi açıklayabilir ve altta yatan süreçleri ortaya koyabilir.
Örneğin, bir çalışmada iş tatmini (X) ile iş performansı (Y) arasındaki ilişki inceleniyorsa, bu ilişkinin iş motivasyonu (M) üzerinden gerçekleşebileceği düşünülür. İş tatmini, doğrudan iş performansını etkilemek yerine, iş motivasyonunu artırarak performans üzerinde dolaylı bir etki yaratıyor olabilir. İşte bu durumda, iş motivasyonu aracı değişken olarak kabul edilir.
Aracılık Etkisi (Mediation Effect) Ne Demektir?
Aracılık etkisi, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin, üçüncü bir değişken aracılığıyla gerçekleştiğini ifade eder. Bu etki, bağımsız değişkenin doğrudan bağımlı değişken üzerindeki etkisinin azalması veya tamamen ortadan kalkması durumunda gözlemlenir. Aracılık etkisi, iki temel formda karşımıza çıkabilir:
Tam aracılık (Full mediation): Bağımsız değişkenin (X) bağımlı değişken (Y) üzerindeki doğrudan etkisi, aracı değişken (M) eklendiğinde anlamlılığını kaybeder. Bu durumda, bağımsız değişkenin etkisi tamamen aracı değişken üzerinden gerçekleşmektedir. Yani, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisi, aracı değişken olmadan oluşmaz.
Örneğin, iş tatmini (X), iş performansını (Y) yalnızca iş motivasyonu (M) aracılığıyla etkiliyorsa, iş tatmininin iş performansı üzerindeki doğrudan etkisi aracı değişken eklendiğinde kaybolur. Bu durum, tam aracılık etkisinin bir göstergesidir.
Kısmi aracılık (Partial mediation): Bağımsız değişkenin (X) bağımlı değişken (Y) üzerindeki etkisi, aracı değişken (M) eklendiğinde azalır ancak tamamen kaybolmaz. Bu durumda, bağımsız değişkenin hem doğrudan bir etkisi vardır hem de bu etkinin bir kısmı aracı değişken aracılığıyla gerçekleşir.
Örneğin, iş tatmini (X) hem doğrudan iş performansını (Y) etkileyebilir hem de iş motivasyonu (M) üzerinden dolaylı bir etki yaratabilir. Aracı değişken eklendiğinde, bağımsız değişkenin doğrudan etkisi azalır ancak tamamen ortadan kalkmazsa, bu kısmi aracılık olarak kabul edilir.
Aracılık etkisini anlamak, araştırmacıların değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri çözümlemelerine yardımcı olur. Bu tür analizler, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin doğrudan mı yoksa dolaylı yollarla mı gerçekleştiğini belirlemek için oldukça değerlidir.
Aracı değişken analizini, yani bir değişkenin aracı değişken olup olmadığını farklı yollar ile tespit etmek mümkündür. Bunlardan ilki geleneksel yol olarak da nitelendirilen regresyon analizleri yapmadır. Bunun nasıl yapıldığını şuradaki sayfamızda bulabilirsiniz.
Diğer bir yol SOBEL testi yapmadır. Bunun nasıl yapıldığını şuradaki sayfamızda bulabilirsiniz.
Diğer bir yol Hayes Process Yöntemi İle Aracı (Mediatör) Değişken Analizi'dir. Bunun nasıl yapıldığını şuradaki sayfamızda bulabilirsiniz.