Os conceitos de variáveis mediadoras e moderadoras

Os conceitos de variáveis mediadoras e moderadoras têm sido úteis na análise de processos psicológicos (Baron & Kenny, 1986; Frazier, Barron & Tix, 2004). Enquanto a variável moderadora acessa “quando” ou “em quem” uma variável está mais fortemente relacionada a um resultado, a variável mediadora estabelece “como” ou “por quê” uma variável prediz ou causa um resultado (Frazier et al., 2004). Dessa forma, as variáveis mediadora e moderadora são caracterizadas de acordo com a teoria que se pretende testar (Frazier et al., 2004).

O conceito de variável mediadora supõe uma variável intermediária por meio da qual a variável independente causa ou afeta a dependente (Baron & Kenny, 1986; Frazier et al., 2004). O modelo mediador ajusta-se, portanto, a um modelo causal (Rose, Holmbeck, Coakley & Franks, 2004). Mesmo quando os dados não permitirem conclusões de funcionalidade, pelo tipo de método adotado na pesquisa, a variável mediadora ainda se ajustará a um modelo teórico de causalidade quando estiver sugerida, na relação entre variáveis investigadas, uma direção seqüencial de influência (Rose et al., 2004). Dessa forma, o modelo estatístico mediador será usado quando o modelo teórico investigado na pesquisa sustentar uma relação em que a variável independente determina alterações na variável mediadora que, por sua vez, determinará alterações na variável dependente, nessa ordem (Holmbeck, 1997), como mostra o esquema da Figura 1.

B

A C

Figura 1. Relação mediada entre variáveis (A = variável independente; B = variável mediadora; C = variável dependente ou resultado): A prediz C via mediação de B.

Seria o caso, por exemplo, do suporte social mediar a relação entre determinada técnica terapêutica e o bem-estar de um grupo de pacientes; isto é, observa-se que um procedimento terapêutico (A) produz bem-estar (C) e, investigando-se as possíveis razões da sua eficácia, verifica-se sua capacidade de aumentar a habilidade do indivíduo em manter relações de apoio social (B); o apoio social (B), por sua vez, está significativamente associado ao bem-estar (C); quando o apoio social (B) é retirado, verifica-se que o procedimento terapêutico (A) quase não produz ou não produz bem- estar (C); obtém-se, assim, a conclusão de que o procedimento terapêutico (A) é eficaz porque aumenta o suporte social (B) e, conseqüentemente, o bem-estar do indivíduo (C) (ver Frazier et al., 2004).

A função mediadora de uma variável é testada por uma série de três equações de regressão (Baron & Kenny, 1986): (1) regressão da variável mediadora sobre a variável independente; (2) regressão da variável dependente sobre a variável independente; (3) regressão da variável dependente sobre ambas, variável independente e variável

mediadora. O coeficiente de cada equação de regressão pode ser estimado e testado, além disso, não há necessidade de hierarquizar as regressões, nem de computar correlações parciais ou semiparciais (Baron & Kenny, 1986).

A função mediadora de uma terceira variável será constatada quando, a partir dessas três equações de regressão, forem preenchidas as seguintes condições (Baron & Kenny, 1986): (1) a variável independente deve afetar a variável mediadora na primeira equação; (2) a variável independente deve afetar a variável dependente na segunda equação; (3) a variável mediadora deve afetar a variável dependente na terceira equação. A direção teórica de causalidade será confirmada quando a variável independente afetar menos a dependente na terceira equação e afetar mais na segunda equação (Baron & Kenny, 1986). Se a variável independente não tiver mais efeito quando a variável mediadora for controlada, uma mediação perfeita terá sido encontrada (Baron & Kenny, 1986).

Seguindo adiante, o conceito de variável moderadora refere-se a uma variável qualitativa ou quantitativa que afeta a direção e/ou a força da relação entre uma variável independente e uma dependente (Baron & Kenny, 1986). O nível de influência da variável independente sobre a dependente, portanto, varia conforme o nível e o valor da variável moderadora (Holmbeck, 1997). O efeito moderador pode ser representado como um fator que especifica a condição em que uma determinada relação irá ocorrer; ou, ainda, representa a terceira variável que interfere na extensão de influência da variável independente sobre a dependente, podendo assumir a função de mais uma variável independente (Baron & Kenny, 1986), como mostra o esquema da Figura 2. Assim, a variável moderadora deverá ser definida e testada quando for encontrado, ou

estiver pressuposto, que uma dada variável produz certo efeito em um grupo mas não em outro, ou, quando o efeito esperado ocorrer somente em presença de determinado valor de uma terceira variável (Frazier et al., 2004).

B

A C

Figura 2. Relação moderada entre variáveis (A = variável independente; B = variável moderadora; C = variável dependente ou resultado): o efeito de A sobre C somente aparece sob certos valores ou categorias de B.

Seria o caso, por exemplo, de tomar a correlação entre uma determinada técnica terapêutica (A) e restabelecimento da saúde em determinado grupo de pacientes (C) para verificar que a eficácia da técnica aumenta ou diminui quando um terceiro fator (B) é controlado, como sexo, faixa etária, nível socioeconômico, tabagismo, alcoolismo, etnia etc. (ver Frazier et al., 2004 e Kraemer, Wilson, Fairburn & Agras, 2002).

O efeito moderador de uma terceira variável será constatado, de maneira simples, medindo-se e testando-se a ocorrência de efeitos diferenciados da variável independente sobre a dependente quando a variável moderadora é controlada (Baron & Kenny, 1986). Assim, pode-se verificar a existência de interações entre as variáveis pelo método ANOVA ou utilizando-se de análises de regressão (Baron & Kenny, 1986;

Frazier et al., 2004; Holmbeck, 1997). Se houver interação entre as variáveis e a variável moderadora alterar a relação entre a variável independente e dependente, ficará caracterizado um efeito moderador (Baron & Kenny, 1986).

A interação entre variáveis no modelo moderador também poderá ser testada, mediante análise de regressão, quando o pesquisador desejar trabalhar com subcategorias (dicotomização) ou quando as variáveis forem contínuas (Baron & Kenny, 1986; Frazier et al., 2004; Holmbeck, 1997). Pela análise de regressão, o efeito moderador pode ser testado, por exemplo, em três equações: (1) regressão da variável dependente sobre a variável independente; (2) regressão da variável dependente sobre a variável independente, controlando a variável moderadora (dicotomizada abaixo do ponto de interesse); (3) regressão da variável dependente sobre a variável independente, controlando a variável moderadora (dicotomizada acima do ponto de interesse). Quando o poder da correlação entre a variável independente e dependente for maior na segunda e/ou terceira equação, ficará caracterizado o efeito moderador.

O poder da correlação ou a força da interação entre variáveis, conforme Frazier et al. (2004), pode ser verificado pela grandeza de β (Beta padronizado) e R2

(R ajustado), em análises de regressão.

3.5. Moderação e mediação na relação entre percepção social, habilidades