Introducción
Una variable mediadora (o mediador) explica el proceso a través del cual se relacionan dos variables, mientras que una variable moderadora (o moderador) afecta la fuerza y dirección de esa relación.
Incluir mediadores y moderadores en su investigación lo ayuda a ir más allá del estudio de una simple relación entre dos variables para obtener una imagen más completa del mundo real. Es importante tener en cuenta estas variables al estudiar relaciones correlacionales o causales complejas entre variables.
Desarrollo del tema
¿Cuál es la diferencia?
Puede pensar en un mediador como un intermediario entre dos variables. Por ejemplo, la calidad del sueño (una variable independiente) puede afectar el rendimiento académico (una variable dependiente) a través del mediador del estado de alerta. En una relación de mediación, puede dibujar una flecha desde una variable independiente hasta un mediador y luego desde el mediador hasta la variable dependiente.
En contraste, un moderador es algo que actúa sobre la relación entre dos variables y cambia su dirección o fuerza. Por ejemplo, el estado de salud mental puede moderar la relación entre la calidad del sueño y el rendimiento académico: la relación puede ser más fuerte para las personas sin condiciones de salud mental diagnosticadas que para las personas con ellas.
En una relación de moderación, puede dibujar una flecha desde el moderador hasta la relación entre una variable independiente y una dependiente.
Variables mediadoras
Un mediador es una forma en que una variable independiente impacta en una variable dependiente. Es parte del camino causal de un efecto y te dice cómo o por qué ocurre un efecto.
Si algo es un mediador:
- Es causado por la variable independiente.
- Influye en la variable dependiente
- Cuando se tiene en cuenta, la correlación estadística entre las variables independiente y dependiente es mayor que cuando no se tiene en cuenta.
El análisis de mediación es una forma de probar estadísticamente si una variable es un mediador utilizando análisis de regresión lineal o ANOVA.
En mediación completa, un mediador explica completamente la relación entre la variable independiente y dependiente: sin el mediador en el modelo, no hay relación.
En la mediación parcial, todavía existe una relación estadística entre la variable independiente y la dependiente, incluso cuando el mediador se elimina de un modelo: el mediador sólo explica parcialmente la relación.
Ejemplo: variables mediadoras
En un estudio sobre el nivel socioeconómico y la capacidad de lectura de los niños, planteas la hipótesis de que el nivel de educación de los padres es un mediador. Esto significa que el nivel socioeconómico afecta la capacidad de lectura principalmente a través de su influencia en los niveles de educación de los padres.
Utiliza un diseño de investigación descriptivo para este estudio. Después de recopilar datos sobre cada una de estas variables, realiza un análisis estadístico para verificar si:
- El estatus socioeconómico predice los niveles de educación de los padres,
- Los niveles de educación de los padres predicen la capacidad de lectura del niño,
- La correlación entre el nivel socioeconómico y la capacidad de lectura de los niños es mayor cuando se tienen en cuenta los niveles de educación de los padres en su modelo.
Variables moderadoras
Un moderador influye en el nivel, la dirección o la presencia de una relación entre variables. Le muestra para quién, cuándo o bajo qué circunstancias se mantendrá una relación.
Los moderadores generalmente lo ayudan a juzgar la validez externa de su estudio al identificar las limitaciones de cuándo se mantiene la relación entre las variables. Por ejemplo, si bien el uso de las redes sociales puede predecir los niveles de soledad, esta relación puede ser más fuerte para los adolescentes que para los adultos mayores. La edad es un moderador aquí.
Los moderadores pueden ser:
- Variables categóricas como etnia, raza, religión, colores favoritos, estado de salud o tipo de estímulo,
- Variables cuantitativas como la edad, el peso, la altura, los ingresos o el tamaño del estímulo visual.
Ejemplo: Variables moderadoras
En un estudio sobre la experiencia laboral y el salario, planteas la hipótesis de que:
- Años de experiencia laboral predice el salario, cuando se controla por variables relevantes,
- La identidad de género modera la relación entre la experiencia laboral y el salario.
Esto significa que la relación entre años de experiencia y salario sería diferente entre hombres, mujeres y aquellos que no se identifican como hombres o mujeres.
Para probar esto estadísticamente, realiza un análisis de regresión múltiple para los datos sobre la experiencia laboral y el salario, con la identidad de género agregada en el modelo. Compara la significación estadística del modelo con y sin identidad de género incluida para determinar si modera la relación entre la experiencia laboral y el salario.
Preguntas frecuentes sobre mediadores y moderadores
¿Cuál es la diferencia entre un mediador y un moderador?
Una variable mediadora explica el proceso a través del cual se relacionan dos variables, mientras que una variable moderadora afecta la fuerza y ??dirección de esa relación.
¿Cuál es la diferencia entre un confusor y un mediador?
Un factor de confusión es una tercera variable que afecta a las variables de interés y las hace parecer relacionadas cuando no lo están. En cambio, un mediador es el mecanismo de una relación entre dos variables: explica el proceso por el cual se relacionan.
¿Por qué debería incluir mediadores y moderadores en un estudio?
Incluir mediadores y moderadores en su investigación lo ayuda a ir más allá del estudio de una simple relación entre dos variables para obtener una imagen más completa del mundo real. Es importante tenerlos en cuenta al estudiar relaciones correlacionales o causales complejas.
Los mediadores son parte de la vía causal de un efecto y te dicen cómo o por qué ocurre un efecto. Los moderadores generalmente lo ayudan a juzgar la validez externa de su estudio al identificar las limitaciones de cuándo se mantiene la relación entre las variables.
¿Cómo se puede saber si algo es un mediador?
Si algo es una variable mediadora:
- Es causado por la variable independiente.
- Influye en la variable dependiente.
Cuando se tiene en cuenta, la correlación estadística entre las variables. independiente y dependiente es mayor que cuando no se tiene en cuenta.
Conclusión
Una vez abordado el tópico en cuestión, resulta relevante enfatizar que una variable mediadora explica la relación entre la variable independiente y la dependiente. Explica cómo o por qué existe una relación entre dos variables. Un mediador puede ser un mecanismo potencial por el cual una variable independiente puede producir cambios en una variable dependiente. Cuando se toma en cuenta completamente el efecto del mediador, la relación entre las variables independientes y dependientes puede desaparecer.
En conclusión, una variable mediadora debe ser un resultado causal de la variable independiente así como un efecto precedente de la variable dependiente. Por el contrario, una variable moderadora no debe tener ninguna relación causal con la variable independiente en un estudio.
Comprender la diferencia entre mediadores y moderadores es esencial para hacer inferencias causales que brinden una mejor comprensión de la relación entre las variables independientes y dependientes en nuestro estudio.
Fuentes consultadas
- Bhandari, P. (2021, marzo 1). Mediator vs. Moderator variables. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/mediator-vs-moderator/
- Cucos, L. (2022, enero 18). Mediators vs. Moderators in research explained. Uedufy. https://uedufy.com/mediators-vs-moderators-in-research/