Eine beliebte Frage in Prüfungen ist immer, ob eine Variable ein Moderator oder ein Mediator ist. Auch bei Besprechungen von studentischen Arbeiten kommt diese Frage immer wieder auf. Dies ist aber keine Entscheidung, die aufgrund der Daten beantwortet werden sollte. Sie ist ausschließlich aufgrund von theoretischen beziehungsweise konzeptionellen Überlegungen zu treffen. Beides sind klar differenzierbare Konzepte, die eigentlich nur den Anfangsbuchstaben gemeinsam haben. Daher will ich in diesem Beitrag schnell die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale und Beispiele präsentieren.
Was ist eine Moderatorvariable?
Eine Moderatorvariable ist eine Variable, die den Zusammenhang zwischen zwei Variablen verändert. Ein Beispiel hierfür ist in der Studie von George, Olun, und Landerman (1985) zu finden. Sie untersuchten unter anderem, ob der der Zusammenhang zwischen dem Leben in einer festen Beziehung und der allgemeinen Lebenszufriedenheit sich mit dem Alter verändert. Sie zeigten, dass der Zusammenhang zwischen dem Leben in einer dauerhaften Beziehung und der Lebenszufriedenheit bei Personen zwischen 35 und 59 Jahren stärker war als bei Personen über 60. Das Alter bestimmte in diesem Beispiel die Stärke des Zusammenhanges zwischen dem Leben in einer Beziehung und der allgemeinen Lebenszufriedenheit
Wichtig bei Moderatorvariablen ist es zu betonen, dass es um Zusammenhänge zwischen Variablen geht. So ist in diesem Fall die absolute Ausprägung von Lebenszufriedenheit oder die Anzahl der Personen in einer festen Beziehung innerhalb einer Altersgruppe nicht entscheidend. Die zentrale Frage ist, ob sich der Zusammenhang zwischen dem Leben in einer festen Beziehung und der Lebenszufriedenheit mit dem Alter verändert.
Häufig werden Moderatormodelle so gezeichnet:
Die Frage, welche Variable die unabhängige und welche die Moderatorvariable ist, ist nicht durch statistische Auswertungen zu bestimmen, sondern wird auf der konzeptuellen Ebene getroffen. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, Moderatoranalysen zu rechnen, eine davon ist unter Verwendung von Process, die ich in einen späteren Blogbeitrag ausführlicher vorstelle.
Mediatorvariablen
Als Mediatorvariablen werden Variablen bezeichnet, die den Zusammenhang zwischen zwei anderen Variablen vermitteln oder herstellen. In dem Beitrag, der sich mit der Berechnung von Mediatorvariablen mit SPSS und Process beschäftigte, hatte ich als Beispiel eine Studie von Binder und Kollegen vorgestellt. Die Autoren untersuchten den Zusammenhang zwischen dem Kontakt mit Minderheiten einerseits und den Vorurteilen gegenüber diesen anderseits. Dabei zeigten sie, diese beiden Konzepte durch die Angst vor Minderheiten miteinander verknüpft werden. Je häufiger eine Person mit einer Minderheit in Kontakt kommt, desto weniger Angst hat sie vor dieser. Diese Angstreduktion führt dann zu weniger Vorurteilen. Das heißt Angst vor Minderheiten, der Mediator, verknüpft Kontakt mit Minderheiten, die unabhängige Variable mit den Vorurteile gegenüber Minderheiten, der abhängigen Variable.
Mediatormodelle werden häufig folgendermaßen dargestellt.
Nochmal kurzgefasst
Zusammenfassend kann man sagen, dass ein Mediator einen Zusammenhang zwischen zwei Variablen herstellt. Das heißt, dass diese Variable dafür verantwortlich ist, dass sich bei einer Veränderung der unabhängigen Variablen die abhängige Variable ändert. Dagegen verändert ein Moderator den Zusammenhang zwischen zwei Variablen. So kann in Abhängigkeit von der Ausprägung des Moderators beispielsweise der Zusammenhang zwischen zwei Variablen enger werden.
