Aracı ve Düzenleyici Değişkenler | Farklar, Tanımlar ve Örnekler

Bilimsel araştırmalarda iki değişken arasındaki ilişki çoğu zaman doğrudan değildir. Aracı ve düzenleyici değişkenler, bu ilişkinin nasıl ve ne kadar güçlü olduğunu anlamamızı sağlar.

Bu değişkenleri analiz etmek, yalnızca “ilişki var mı?” sorusuna değil, aynı zamanda “bu ilişki neden veya hangi koşullarda ortaya çıkıyor?” sorusuna da yanıt verir.

🔹 1. Aracı Değişken Nedir?

Aracı değişken, bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni nasıl etkilediğini açıklayan üçüncü bir değişkendir. Yani iki değişken arasındaki “neden-sonuç” ilişkisini mekanizma düzeyinde açıklar.

📘 Kısaca: Bağımsız değişken → Aracı değişken → Bağımlı değişken

💡 Örnek: “Uyku kalitesi (bağımsız değişken)” öğrencilerin “akademik başarısını (bağımlı değişken)” uyanıklık düzeyi (aracı değişken) aracılığıyla etkiler. Yani iyi uyuyan öğrenciler daha dinçtir, bu da sınav başarısını artırır.

🔹 2. Aracı Değişkenin Özellikleri

Bir değişkenin aracı olabilmesi için:

• Bağımsız değişken tarafından etkilenmesi gerekir.

• Bağımlı değişkeni etkilemesi gerekir.

• Modelden çıkarıldığında, bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki ilişki zayıflar veya kaybolur.

📊 İstatistiksel analiz: Aracılık etkisi genellikle doğrusal regresyon veya ANOVA yöntemleriyle test edilir.

🔸 Tam aracılık: Aracı değişken modelden çıkarıldığında ilişki tamamen kaybolur.

🔸 Kısmi aracılık: İlişki zayıflar ama tamamen ortadan kalkmaz.

📘 Örnek: Aracı Değişken

Araştırma sorusu: “Sosyoekonomik durum, çocukların okuma becerisini etkiler mi?”

Hipotez: Bu ilişki ebeveynin eğitim düzeyi aracılığıyla gerçekleşir.

➡️ Sosyoekonomik durum → Ebeveyn eğitimi → Okuma becerisi

Sonuç: Ebeveyn eğitimi modele eklendiğinde, sosyoekonomik durumun okuma becerisi üzerindeki doğrudan etkisi azalır. Bu durumda ebeveyn eğitimi, bir aracı değişkendir.

🔹 3. Düzenleyici (Moderator) Değişken Nedir?

Düzenleyici değişken, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü veya yönünü değiştiren faktördür. Yani ilişkinin kimler için, ne zaman veya hangi koşullarda geçerli olduğunu açıklar.

📘 Kısaca: Bağımsız değişken → (⚖️ Moderator) → Bağımlı değişken

💡 Örnek: “Uyku kalitesi ile akademik başarı arasındaki ilişki, ruh sağlığı durumuna göre değişir.” Ruh sağlığı iyi olan öğrencilerde ilişki güçlüdür; ruhsal sorun yaşayanlarda zayıftır. Bu durumda ruh sağlığı bir moderator değişkendir.

🔹 4. Düzenleyici Değişkenin Özellikleri

• İlişkinin şiddetini veya yönünü değiştirir.

• Genellikle etkileşim etkisi ile test edilir.

• Araştırmanın dış geçerliliğini (farklı gruplarda aynı etkinin sürüp sürmediğini) değerlendirmeye yardımcı olur.

📊 İstatistiksel analiz: Çoklu regresyon modellerinde moderatör değişkenin modele eklenmesiyle fark ölçülür.

📘 Örnek: Düzenleyici Değişken

Araştırma sorusu: “İş deneyimi maaş üzerinde etkili midir?”

Hipotez: Bu ilişki cinsiyet kimliği tarafından düzenlenmektedir.

➡️ İş deneyimi → (⚖️ Cinsiyet kimliği) → Maaş

Sonuç: Kadın ve erkek katılımcılar arasında deneyim ile maaş arasındaki eğim farklıysa, cinsiyet kimliği moderatör değişkendir.

🔹 5. Aracı ve Düzenleyici Değişken Arasındaki Farklar

Özellik	Aracı (Mediator)	Düzenleyici (Moderator)
Rolü	İlişkiyi açıklar (neden veya nasıl)	İlişkinin gücünü veya yönünü değiştirir
Modeldeki konumu	Bağımsız ile bağımlı değişken arasında	Bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki ilişki üzerinde
Amaç	Mekanizmayı açıklamak	Şartları tanımlamak
Örnek	Uyanıklık → uyku kalitesi ile başarı arasındaki köprü	Ruh sağlığı → bu ilişkinin gücünü belirler

💡 Kısaca:

Aracı: “Bu etki neden oluşuyor?”

Düzenleyici (Moderator): “Bu etki kimde veya ne zaman daha güçlü?”

🧭 Sonuç

Aracı değişkenler “nasıl” sorusuna, düzenleyici değişkenler ise “ne zaman, kimde, hangi koşulda” sorusuna yanıt verir.

Bu değişkenlerin doğru şekilde tanımlanması, karmaşık neden-sonuç ilişkilerinin daha doğru yorumlanmasını sağlar.

❓ Aracı (Mediator) ve Düzenleyici (Moderator) Değişkenler Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

1️⃣ Aracı değişken ile karıştırıcı değişken arasındaki fark nedir?

Karıştırıcı değişken, hem bağımsız hem de bağımlı değişkeni etkileyen üçüncü bir değişkendir. Bu etki, iki değişken arasında gerçekte olmayan bir ilişki varmış gibi görünmesine neden olabilir.

Buna karşılık, aracı değişken, iki değişken arasındaki ilişkinin nasıl veya neden oluştuğunu açıklayan bir mekanizmadır. Yani karıştırıcı değişken ilişkiyi yanlış gösterir, aracı değişken ise ilişkiyi açıklar.

📘 Kısaca:

• Karıştırıcı değişken: “İlişkiyi bozabilir.”

• Aracı değişken: “İlişkiyi açıklar.”

2️⃣ Aracı değişken ile düzenleyici değişken arasındaki fark nedir?

Aracı değişken, iki değişken arasındaki ilişkinin neden ve nasıl oluştuğunu açıklar. Düzenleyici değişken ise bu ilişkinin gücünü veya yönünü değiştirir.

📊 Örnek:

• Aracı değişken: Uyku kalitesi → Uyanıklık → Akademik başarı (Uyanıklık, ilişkinin “nasıl” işlediğini açıklar.)

• Düzenleyici değişken: Uyku kalitesi → (⚖️ Ruh sağlığı) → Akademik başarı (Ruh sağlığı, ilişkinin “ne kadar güçlü” olacağını belirler.)

💡 Kısaca:

• Aracı değişken: Nasıl / Neden?

• Düzenleyici değişken: Kimde / Ne zaman / Hangi koşulda?

3️⃣ Neden aracı ve düzenleyici değişkenleri araştırmalara dahil etmeliyim?

Bu değişkenler, iki değişken arasındaki ilişkiyi daha derinlemesine anlamanı sağlar. Sadece “ilişki var mı?” sorusunun ötesine geçip, “bu ilişki neden oluşuyor ve kimlerde daha güçlü?” sorularına yanıt verir.

📘 Faydaları:

• Aracı değişken: Etkinin nasıl gerçekleştiğini açıklar (neden-sonuç mekanizması).

• Düzenleyici değişken: İlişkinin hangi koşullarda geçerli olduğunu gösterir (dış geçerlilik).

Bu sayede araştırma, gerçek dünyadaki karmaşık ilişkileri daha doğru temsil eder.

4️⃣ Bir değişkenin aracı değişken olup olmadığını nasıl anlarım?

Bir değişkenin aracı olabilmesi için aşağıdaki üç koşulun sağlanması gerekir:

1️⃣ Bağımsız değişken tarafından etkilenir.

2️⃣ Bağımlı değişkeni etkiler.

3️⃣ Modele eklendiğinde, bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki istatistiksel ilişki öncesine göre zayıflar veya daha iyi açıklanır.

📊 İpucu: Aracı değişkenin modele eklenmesi, toplam açıklanan değişkenlik oranını artırıyorsa, bu değişken muhtemelen aracı bir rol oynuyordur.