調停分析は本質的に因果関係がありますか？
1つのIV、1つのDV、および1つのメディエーターを使用した単純なメディエーションモデルのテストに興味があります。Preacher and Hayes SPSSマクロによってテストされたように、間接的な効果は重要です。これは、メディエーターが関係を統計的に仲介するのに役立つことを示唆しています。 調停について読むとき、「調停モデルは因果モデルであることに注意してください」などのことを読みました。- デビッド・ケニー。因果モデルとしてメディエーションモデルを使用することは確かに評価できます。実際、モデルが理論的に健全であれば、これは非常に有用であると考えることができます。 しかし、私のモデルでは、メディエーター（不安障害の素因と考えられる特性）は、独立変数（不安障害の症状）によって引き起こされるものではありません。むしろ、メディエーターと独立変数は関連しており、独立変数と従属変数の間の関連は、IV-メディエーター-DV間の分散によって大きく説明できると思います。本質的に、IV-DV関係の以前のレポートは、IVによって引き起こされていない関連メディエーターによって説明できることを実証しようとしています。 調停は、IV-Mediator-DV関係によってIV-DV関係を統計的に説明する方法を説明するため、この場合に役立ちます。私の問題は因果関係の問題です。レビューが戻ってきて、IVが実際に調停者を引き起こさないので、調停は適切でないと私たちに伝えることができますか（私は最初に議論したことはなかっただろう）。 これは理にかなっていますか？この問題に関するフィードバックは大歓迎です！ 編集：私が言いたいのは、XがYを引き起こすためではなく、ZがYを（部分的に）引き起こし、XとZが高度に相関しているためです。少しわかりにくいですが、それだけです。この場合の因果関係は実際には問題ではなく、この原稿は因果関係についてそれほど重要ではありません。私は単に、XとYの間の分散がZとYの間の分散によって説明できることを実証しようとしています。したがって、基本的に、XはYからZまで間接的に相関します。