As análises de mediação e de moderação são técnicas estatísticas utilizadas para entender melhor os processos subjacentes e as condições limítrofes do relacionamento entre variáveis. Neste post, discutiremos as análises de mediação e de moderação, seus objetivos e principais diferenças. Além disso, daremos exemplos hipotéticos de perguntas de pesquisa que podem ser respondidas com cada uma dessas técnicas estatísticas.
Análise de mediação
O que é análise de mediação?
A análise de mediação é uma técnica estatística usada a fim de testar hipóteses sobre como uma variável antecedente X transmite seu efeito em uma variável critério Y. Em sua forma mais simples, investigamos se os efeitos de X sobre Y ocorrem indiretamente por meio de uma variável mediadora M (Figura 1).
Sendo assim, podemos pensar na análise de mediação como uma ferramenta que contribui para investigarmos o “como” dos fenômenos sociais, comportamentais e da saúde. Em outras palavras, ela nos ajuda a compreender quais são os processos psicológicos, cognitivos, sociais ou biológicos subjacentes à associação entre X e Y.
Exemplo de modelo de mediação
Vamos a um exemplo. Primeiramente, considere que um estudo anterior identificou que os níveis de atividade física predizem os níveis de depressão. Em outras palavras, pessoas que fazem mais atividade física apresentam menores níveis de depressão (Figura 2).
No entanto, esse estudo não abordou quais são os mecanismos que explicam a associação entre atividade física e depressão. Por exemplo, a Figura 2 sugere ao menos uma variável candidata — a autoestima — que não foi incluída no estudo original, mas que pode mediar a relação entre atividade física e depressão.
Desse modo, um estudo subsequente poderia testar esse modelo teórico. Nesse modelo expandido, nós assumimos que a variável antecedente prediz a variável mediadora. Em outras palavras, hipotetizamos que os níveis de atividade física influenciam uma variável psicológica, a autoestima (Figura 3).
Além disso, também assumimos que a variável mediadora prediz a variável critério. Ou seja, hipotetizamos que maiores níveis de autoestima levam a menores níveis de depressão (Figura 4).
Finalmente, apresentamos nossa hipótese de mediação: uma parcela significativa dos efeitos de variável antecedente sobre a variável critério ocorre indiretamente por meio da variável mediadora. Em nosso exemplo, isso consiste em hipotetizar que os níveis de atividade física influenciam os níveis de autoestima que, por sua vez, impactam nos níveis de depressão (Figura 5).
Em nosso modelo de mediação simples, o principal objetivo é testar o caminho indireto, denotado pelas setas pretas da Figura 5. O modelo de mediação completo é apresentado na Figura 6.
Análise de moderação
O que é análise de moderação?
Uma variável moderadora W é aquela que modifica a força e/ou a direção da relação entre a variável antecedente X e a variável critério Y. Sendo assim, a análise de moderação é uma técnica estatística que testa se a força e/ou a direção da associação entre as variáveis X e Y difere em função de valores distintos da variável W (Figura 7).
Podemos conceber a análise de moderação como uma ferramenta que contribui para investigarmos o “quando” dos fenômenos sociais, comportamentais e da saúde. Em outras palavras, ela nos ajuda a compreender sob quais circunstâncias um fenômeno ocorrerá, e sob quais ele deixará de ocorrer.
No presente contexto, podemos entender circunstâncias como se referindo a diferentes contextos, estímulos, populações ou quaisquer outras características teórica ou empiricamente relevantes.
Por exemplo, cientistas afirmam que objetos em queda livre aumentam sua velocidade de queda em 9,8 m/s a cada segundo que passa. Um cientista que se pergunte se essa regularidade se aplica fora do planeta Terra está interessado em identificar as condições limítrofes — isto é, variáveis moderadoras — da lei da queda dos corpos.
Exemplo de modelo de moderação
Em seguida, retomaremos o exemplo da relação entre atividade física e depressão, mas agora usando um modelo de moderação. Após um estudo prévio ter identificado que maiores níveis de atividade física predizem menores níveis de depressão, podemos nos questionar se ter ou não filhos influencia essa associação.
Por exemplo, especulamos que pessoas com filhos podem experimentar benefícios emocionais mais amplos da atividade física devido ao alívio do estresse associado às demandas parentais, se comparado a pessoas sem filhos.
Consequentemente, hipotetizamos que a associação negativa entre atividade física e depressão será mais forte para pessoas com filhos do que para pessoas sem filhos. A Figura 8 ilustra conceitualmente essa hipótese, onde a seta da variável moderadora indica que W pode tornar a relação entre atividade e depressão mais ou menos intensa — ou até mesmo mudar a direção da relação.
Se a variável filhos for uma moderadora da relação entre atividade física e depressão, então esperaremos que a relação entre atividade física e depressão seja diferente entre aqueles que têm e aqueles que não têm filhos (Figura 9).
Estatisticamente, testamos o efeito de moderação por meio de um modelo que inclui as variáveis individuais, mais um termo de interação (i.e., o produto das variáveis individuais). Se o termo de interação for um preditor estatisticamente significativo da depressão, então obteremos suporte para a hipótese do efeito moderador dos filhos sobre a relação entre atividade física e níveis depressão.
Como decidir se devo realizar análises de mediação ou de moderação?
Anteriormente, afirmamos que a análise de mediação aborda o “como” dos fenômenos, enquanto a análise de moderação aborda o “quando”. Sendo assim, uma das maneiras de decidir se deve realizar análises de mediação ou de moderação é pensar na pergunta de pesquisa que você pretende responder.
Se a sua pergunta de pesquisa envolve mecanismos subjacentes aos fenômenos sociais, comportamentais e da saúde, então a análise de mediação é mais adequada. Por exemplo, nosso cenário anterior postulou que a autoestima é o mecanismo pelo qual a atividade física se relaciona aos níveis de depressão.
Por outro lado, se a sua pergunta de pesquisa envolve as condições limítrofes de fenômenos sociais, comportamentais e da saúde, então a análise de moderação é mais adequada. Em nosso exemplo anterior, hipotetizamos que ter ou não filhos é uma variável de diferenças individuais que pode influenciar a força da associação entre atividade física e níveis de depressão.
Existem outros modelos de análise de mediação e de moderação?
A fim de manter este post em nível introdutório, abordamos apenas modelos de mediação e de moderação simples, isto é, que contêm apenas um mediador ou moderador, respectivamente. No entanto, os modelos podem ser mais complexos, incluindo múltiplos mediadores e moderadores.
Além disso, em algumas situações, podemos querer testar relações de mediação e de moderação simultaneamente. Esses exemplos são o que pesquisadores chamam de modelos de mediação moderada, de moderação mediada ou de processos condicionais. Veremos cada um desses casos em posts futuros.
Em quais softwares posso realizar análises de mediação e de moderação?
Existem diversos softwares estatísticos disponíveis para realizarmos análises de mediação e de moderação. Entre os softwares mais utilizados estão o SPSS e o R, pois eles possuem a macro PROCESS para análises de mediação e de moderação. Em síntese, o PROCESS é uma extensão para o SPSS e o R que permite realizar análises de mediação e de moderação com vários modelos diferentes.
O jamovi também é uma opção gratuita que realiza análises de mediação e de moderação. Para esse fim, é preciso instalar o módulo medmod. Outra opção gratuita é o JASP, que permite realizar análises de mediação por meio do módulo MEE (ou SEM). Já as análises de moderação são realizadas por meio do módulo regressão.
Por fim, o MPlus é um software comercial com recursos avançados para modelagem por equações estruturais, que também realiza análises de mediação e de moderação.
Referências
Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173–1182. https://doi.org/10.1037/0022-3514.51.6.1173
Hayes, A. F. (2022). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach (3rd ed.). The Guilford Press.
Como citar este post
Lima, M. (2025, 15 de janeiro). Análises de mediação e de moderação: Definições e diferenças. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/analise-de-mediacao-e-moderacao-definicoes-e-diferencas/
Excelente explicação. Muito obrigada.