DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-025-02930-w
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41942788
تاريخ النشر: 2026-04-06
المؤلف: Tamara Schamberger وآخرون
الموضوع الرئيسي: المنهجيات النفسية والاختبار
نظرة عامة
يتناول هذا القسم أهمية نماذج الوساطة المعتدلة في مجالات مختلفة، وخاصة في العلوم الاجتماعية، لفهم العلاقات بين المتغيرات تحت ظروف معينة. يبرز ملاءمة نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) لهذا الغرض، مشيرًا إلى أنه على الرغم من وجود عدة طرق لنمذجة آثار الوساطة المعتدلة مع المتغيرات الكامنة المقاسة بشكل انعكاسي، إلا أن هناك نقصًا في الأساليب المتعلقة بالتركيبات ذات الأوزان غير المعروفة – التوليفات الخطية للمتغيرات ذات الأوزان المقدرة بحرية. هذه التركيبات مفيدة بشكل خاص لنمذجة البنى التكوينية أو التأثيرات السببية المتنوعة.
لمعالجة هذه الفجوة، يقدم البحث معادلات هيكلية مركبة معتدلة (CMS)، التي تدمج معادلات هيكلية كامنة معتدلة (LMS) مع مواصفات H-O لنمذجة تركيبات مرنة. يتم استخدام محاكاة مونت كارلو لتقييم أداء CMS، مما يوضح قدرتها على نمذجة وتقدير آثار الوساطة المعتدلة التي تشمل التركيبات ذات الأوزان غير المعروفة بشكل فعال. تشير النتائج إلى أن CMS تمثل تقدمًا قيمًا للباحثين الذين يسعون لاستكشاف الوساطة المعتدلة ونماذج غير خطية أخرى تتضمن التركيبات المركبة، مما يوسع تطبيق SEM في هذا السياق.
مقدمة
في مقدمة هذه الورقة البحثية، يستكشف المؤلفون تعقيدات دراسة التركيبات وعلاقاتها ضمن العلوم الاجتماعية والسلوكية، مع التركيز بشكل خاص على آثار الوساطة والتعديل. تتضمن الوساطة متغيرًا ينقل تأثير متغير واحد إلى آخر، بينما يؤثر التعديل على قوة أو اتجاه العلاقة بين متغيرين. يتم تسليط الضوء على نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) كنهج منهجي رئيسي لفحص هذه العلاقات، مع تطوير تقنيات متنوعة لتحليل آثار التعديل بين المتغيرات الكامنة، بما في ذلك نهج المعادلات الهيكلية الكامنة المعتدلة (LMS) وطريقة الاحتمال الأقصى شبه.
يجادل المؤلفون بأنه لا ينبغي نمذجة جميع التركيبات كمتغيرات كامنة؛ بعض التركيبات، مثل التركيبات التي تمثل أسبابًا غير متجانسة أو مؤشرات، يتم تمثيلها بشكل أفضل كتوليفات خطية للمتغيرات. ومع ذلك، تفتقر الأدبيات الحالية حول SEM إلى طرق قوية لدراسة الوساطة المعتدلة التي تشمل هذه التركيبات. لمعالجة هذه الفجوة، تقدم الورقة نهج المعادلات الهيكلية المركبة المعتدلة (CMS)، الذي يدمج LMS مع مواصفات H-O للسماح بنمذجة مرنة للتركيبات ذات الأوزان غير المعروفة في SEM. ستتناول الأقسام التالية من الورقة الوساطة المعتدلة في SEM، والأساليب الحالية، ونهج CMS، وفعاليته التي تم إثباتها من خلال محاكاة مونت كارلو، وفي النهاية مناقشة مزايا وقيود هذا الإطار الجديد.
مناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون مفهوم الوساطة المعتدلة ضمن نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM)، مؤكدين على أهميتها عبر مجالات مختلفة مثل علم النفس وعلم الاجتماع والاقتصاد. تجمع الوساطة المعتدلة بين الوساطة والتعديل، حيث تتأثر قوة التأثير غير المباشر لمتغير التنبؤ (X) على متغير النتيجة (Y) من خلال وسيط (M) بواحد أو أكثر من متغيرات التعديل (Z). يحدد المؤلفون أنواعًا مختلفة من الوساطة – الكاملة، الجزئية التكميلية، والجزئية التنافسية – ويقدمون إرشادات لاختبار هذه الآثار.
يستكشف القسم أيضًا أساليب SEM المصممة خصيصًا للوساطة المعتدلة، مع التركيز بشكل خاص على المتغيرات الكامنة المقاسة بشكل انعكاسي والتركيبات. بينما تم تطوير طرق SEM التقليدية للمتغيرات الكامنة، يبرز المؤلفون قيود الأساليب الحالية عند تطبيقها على التركيبات المركبة. يقدمون مواصفات H-O، التي تسمح بنمذجة مرنة للتركيبات ككل من المتنبئين والنتائج، ويقترحون نهج المعادلات الهيكلية المركبة المعتدلة (CMS)، الذي يدمج مواصفات H-O مع المعادلات الهيكلية الكامنة المعتدلة (LMS) لتقدير آثار الوساطة المعتدلة التي تشمل التركيبات. يتم تقديم طريقة CMS كإجراء من ثلاث خطوات يعزز نمذجة الوساطة المعتدلة من خلال استيعاب كل من التركيبات ذات الأوزان الثابتة وغير المعروفة، وبالتالي معالجة قيود الأساليب السابقة.
DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-025-02930-w
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41942788
Publication Date: 2026-04-06
Author(s): Tamara Schamberger et al.
Primary Topic: Psychometric Methodologies and Testing
Overview
The section discusses the significance of moderated mediation models in various fields, especially within the social sciences, for understanding the relationships between variables under specific conditions. It highlights the suitability of structural equation modeling (SEM) for this purpose, noting that while several methods exist for modeling moderated mediation effects with reflectively measured latent variables, there is a scarcity of approaches for those involving unknown-weight composites—linear combinations of variables with freely estimated weights. These composites are particularly useful for modeling formative constructs or diverse causal influences.
To address this gap, the study introduces Composite Moderated Structural Equations (CMS), which integrates Latent Moderated Structural Equations (LMS) with the H-O specification for flexible composite modeling. A Monte Carlo simulation is employed to evaluate the performance of CMS, demonstrating its capability to effectively model and estimate moderated mediation effects involving unknown-weight composites. The findings suggest that CMS represents a valuable advancement for researchers aiming to explore moderated mediation and other nonlinear models involving composite constructs, thereby broadening the application of SEM in this context.
Introduction
In the introduction of this research paper, the authors explore the complexities of studying constructs and their relationships within the social and behavioral sciences, particularly focusing on mediation and moderation effects. Mediation involves a variable that transmits the effect of one variable onto another, while moderation influences the strength or direction of the relationship between two variables. Structural equation modeling (SEM) is highlighted as a key methodological approach for examining these relationships, with various techniques developed to analyze moderation effects among latent variables, including the latent moderated structural equations (LMS) approach and the quasi-maximum likelihood method.
The authors argue that not all constructs should be modeled as latent variables; some, such as composites representing heterogeneous causes or indices, are better represented as linear combinations of variables. However, existing SEM literature lacks robust methods for studying moderated mediation involving these composites. To address this gap, the paper introduces the composite moderated structural equations (CMS) approach, which integrates LMS with the H-O specification to allow for flexible modeling of unknown-weight composites in SEM. The subsequent sections of the paper will elaborate on moderated mediation in SEM, existing methodologies, the CMS approach, and its efficacy demonstrated through Monte Carlo simulations, ultimately discussing the advantages and limitations of this new framework.
Discussion
In this section, the authors discuss the concept of moderated mediation within Structural Equation Modeling (SEM), emphasizing its relevance across various disciplines such as psychology, sociology, and economics. Moderated mediation combines mediation and moderation, where the strength of the indirect effect of a predictor variable (X) on an outcome variable (Y) through a mediator (M) is influenced by one or more moderator variables (Z). The authors outline different types of mediation—full, complementary partial, and competitive partial—and provide guidelines for testing these effects.
The section further explores SEM approaches tailored for moderated mediation, particularly focusing on reflectively measured latent variables and composites. While traditional SEM methods have been developed for latent variables, the authors highlight the limitations of existing approaches when applied to composite constructs. They introduce the H-O specification, which allows for flexible modeling of composites as both predictors and outcomes, and propose the Composite Moderated Structural Equations (CMS) approach, which integrates the H-O specification with latent moderated structural equations (LMS) for estimating moderated mediation effects involving composites. The CMS method is presented as a three-step procedure that enhances the modeling of moderated mediation by accommodating both fixed-weight and unknown-weight composites, thus addressing the limitations of previous methodologies.