媒介効果量計算機

媒介分析は、心理学、社会科学、その他の分野で使用される強力な統計的手法であり、独立変数が媒介変数（中間変数）を通して従属変数に影響を与えるメカニズムを検証する。

歴史的背景

媒介の概念は、BaronとKenny（1986）の研究に端を発し、彼らは心理学および社会研究における媒介変数の検定方法を定式化した。媒介モデルは研究者が因果関係の基礎となる過程を理解するのに役立ち、行動科学における基礎的な構成要素となっている。

計算式

媒介効果サイズは、一般的に間接効果と総効果の比率として計算される。これは、総効果のどれだけの部分が媒介経路によって説明されるかの目安となる。計算式は以下の通りである。

\[ \text{媒介効果サイズ} = \frac{a \times b}{c} \]

ここで：

• \( a \)：独立変数から媒介変数への経路係数。
• \( b \)：媒介変数から従属変数への経路係数。
• \( c \)：総効果係数（独立変数から従属変数へ）。

計算例

例えば：

• \( a = 0.4 \)
• \( b = 0.5 \)
• \( c = 0.7 \)

の場合、媒介効果サイズは以下のようになる。

\[ \text{間接効果} = a \times b = 0.4 \times 0.5 = 0.2 \]

\[ \text{媒介効果サイズ} = \frac{0.2}{0.7} \approx 0.2857 \]

これは、総効果のおよそ28.57％が媒介変数によって説明されることを意味する。

重要性と使用例

媒介分析は、観察された関係の基礎となるメカニズムを理解するために、社会科学および保健科学で広く利用されている。媒介効果サイズを計算することにより、研究者は結果に影響を与える媒介変数の強度と重要性を決定できる。これは、行動変容プログラムにおいて特定の介入または標的とする経路を特定するために不可欠である。

よくある質問

1. 媒介分析は何に使用されますか？

   • 媒介分析は、独立変数が従属変数にどのように、あるいはなぜ影響を与えるのか、特に中間変数（媒介変数）を通じた影響を理解するために使用されます。

2. 媒介効果サイズの計算が重要なのはなぜですか？

   • 媒介効果サイズの計算は、媒介経路の重要性を定量化し、媒介変数によって説明される効果の割合を示すのに役立ちます。

3. 間接効果とは何ですか？

   • 間接効果とは、独立変数が媒介変数を介して従属変数に及ぼす効果のことです。これは、経路係数\( a \)と\( b \)を掛け合わせることで計算されます。

この計算機は、媒介効果サイズの計算プロセスを簡素化し、媒介分析を行う研究者や学生にとってアクセスしやすくします。