La importancia del análisis de la mediación, moderación y mediación moderada fue puesta en relevancia desde los años 80 a partir del trabajo de Baron y Kenny (1986) titulado “The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations”. Dicho trabajo dio paso al desarrollo de la estrategia denominada “Causal Steps Strategy” para efectuar análisis mediacionales (tomando como referencia el análisis de regresión lineal múltiple) y el análisis de varianza y el análisis de regresión para efectuar el análisis de interacción entre variables (moderación).

A pesar de la fuerte influencia de los trabajos de Baron y Kenny (1986), en las últimas décadas han surgido críticas a la estrategia creada por dichos autores y se han planteado nuevas formas de análisis de la mediación, moderación y mediación moderada a partir de las técnicas de bootstrapping y, fundamentalmente, gracias a los trabajos de Hayes (2009), Hayes (2015), Hayes & Matthes (2009), Hayes & Preacher (2014), Preacher & Hayes (2004), Preacher & Hayes (2008) y Preacher, Rucker & Hayes (2007). A todo ello ha contribuido también la publicación del libro “Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach” (Hayes, 2013, 2018, 2022). El texto de Hayes supone una introducción a la moderna estrategia de análisis de la mediación, moderación y mediación moderada, utilizando la estrategia basada en “boostrapp confidence intervals”. En los últimos años, el uso de la macro PROCESS para el análisis de los procesos de mediación y moderación se ha extendido en la investigación en campos como la psicología, el marketing, la comunicación, la educación o la ciencia política.

 Este seminario de formación metodológica de AEMARK tiene por objetivo facilitar el desarrollo de competencias sobre el uso de la macro PROCESS y sobre cómo interpretar los resultados obtenidos utilizando para ello casos prácticos. Para ello, se contará con la participación como formador del profesor Dr. Juan José Igartua, Catedrático de Comunicación Audiovisual y Publicidad en la Universidad de Salamanca. El profesor Igartua tiene una amplia experiencia de investigación y formación con la macro PROCESS.

 

Programa

Fechas:

• 23 de enero, lunes, de 15:30 a 20:30 horas.
• 24 de enero, martes, de 9:00 a 14:00 horas.

Contenido:

1. Definición de conceptos básicos: mediación, moderación y mediación moderada. Justificación y uso de las técnicas de análisis de mediación, moderación y mediación moderada.
2. La macro PROCESS para SPSS. Aspectos básicos de funcionamiento del cuadro de diálogo PROCESS. El uso PROCESS con sintaxis: el comando PROCESS. Posibilidades analíticas con PROCESS (plantillas o modelos para el análisis).
3. El análisis de la mediación con PROCESS. Efecto total, efecto directo y efecto indirecto. El método de inferencia estadística basado en Bootstrapping. Diagramas conceptuales y estadísticos en el análisis de la mediación. El análisis de la mediación simple y el análisis de la mediación múltiple (modelos 4 y 6). El análisis de mediación con variables independientes multicategóricas.
4. El análisis de la moderación con PROCESS. El análisis de la interacción estadística con PROCESS. El concepto de efecto condicional. Las técnicas “pick-a-point” y “Johnson-Neyman”. Visualización gráfica del efecto de interacción. Diagramas conceptuales y estadísticos en el análisis de la moderación. El análisis de la moderación simple (Modelo 1).
5. El análisis de la mediación moderada con PROCESS. El análisis de los procesos condicionales. El concepto de efecto indirecto condicional. El índice de mediación moderada. Diagramas conceptuales y estadísticos en el análisis de la mediación moderada.

 

Requisitos previos:

Disponer de conocimientos previos sobre el uso de SPSS y, en particular, sobre correlación y regresión lineal.

 

Lugar de celebración: Aula multimedia de la Biblioteca de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Autónoma de Madrid. c/ Francisco Tomás y Valiente, 5. Ciudad Universitaria de Cantoblanco, 28049, Madrid.

Cómo llegar:

https://www.uam.es/Economicas/ComoLLegar/1446826632075.htm?language=es&nodepath=C?mo%20llegar

Plano de la Facultad: https://www.uam.es/Economicas/Mapa-de-la-Facultad/1234888115016.htm?language=es&nodepath=Plano%20de%20la%20Facultad

 

Inscripción: 50 € (socios AEMARK), 90 (no socios AEMARK). Para inscribirse en el seminario rellena el siguiente formulario https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf5rjPBQMH2cCfH6nXnxKdN9cBkJatev__GnAKBdQh2xlTTVw/viewform y una vez confirmada la inscripción por secretaría realizar transferencia bancaria a la siguiente cuenta: cuenta ES45 0081 0339 9000 0133 0441, Beneficiario: Asociación Española de Marketing Académico y Profesional (AEMARK).

 

Dirección: Sebastián Molinillo (Universidad de Málaga) y Natalia Rubio Benito (Universidad Autónoma de Madrid).

 

Coordinación y contacto: Mar Gómez Rico (Universidad de Castilla-La Mancha).

 

 

REFERENCIAS

Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173.

Darlington, R. B., & Hayes, A. F. (2016). Regression analysis and linear models: Concepts, applications, and implementation. Guilford Publications.

Field, A. P. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage (5th edition).

Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication Monographs, 76(4), 408-420.

Hayes, A. F. (2013). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. Nueva York, NY: Guilford Press.

Hayes, A. F. (2018). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. Guilford Press (2ª edición).

Hayes, A. F. (2022). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. Guilford Press (3ª edición).

Hayes, A. F. (2015). An index and test of linear moderated mediation. Multivariate Behavioral Research, 50(1), 1-22.

Hayes, A. F., & Matthes, J. (2009). Computational procedures for probing interactions in OLS and logistic regression: SPSS and SAS implementations. Behavior Research Methods, 41(3), 924-

936.

Hayes, A. F., & Preacher, K. J. (2014). Statistical mediation analysis with a multicategorical independent variable. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 67(3), 451-470.

Igartua, J. J., & Hayes, A. F. (2021). Mediation, moderation, and conditional process analysis: concepts, computations, and some common confusions. Spanish Journal of Psychology, 24, e49. https://doi.org/10.1017/SJP.2021.46

Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2004). SPSS and SAS procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 36(4), 717-731.

Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2008). Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models. Behavior Research Methods, 40(3), 879-891.

Preacher, K. J., Rucker, D. D., & Hayes, A. F. (2007). Addressing moderated mediation hypotheses: Theory, methods, and prescriptions. Multivariate Behavioral Research, 42(1), 185-227.