Análisis de Mediación y Moderación con PROCESS (SPSS y R) Paso a Paso

Mediación y moderación son dos de los análisis más usados (y más confundidos) en una tesis de psicología, educación o salud. Las dos van más allá de "X se relaciona con Y", pero responden preguntas distintas, y mezclarlas es un motivo habitual de corrección del tribunal. Esta guía aclara la diferencia y muestra cómo analizarlas bien con la macro PROCESS, el estándar actual tanto en SPSS como en R.

Mediación y moderación no son lo mismo

La mediación responde a "por qué" o "cómo": una variable X afecta a un mediador M, que a su vez afecta a Y (X va a M va a Y). El mediador es el mecanismo. Por ejemplo, el apoyo social (X) reduce la depresión (Y) porque aumenta la autoeficacia (M).

La moderación responde a "cuándo" o "para quién": el efecto de X sobre Y cambia según el nivel de una tercera variable W. Por ejemplo, una intervención (X) reduce la ansiedad (Y) más en mujeres que en hombres (W modera el efecto). Estadísticamente, una moderación es un término de interacción X por W. Confundir ambas es el error conceptual número uno: si tu pregunta es por el mecanismo, es mediación; si es por la condición, es moderación.

Olvida Baron y Kenny: el método actual

Durante décadas la mediación se analizó con los cuatro pasos de Baron y Kenny y el test de Sobel. Hoy están superados: tienen poca potencia y asumen que el efecto indirecto se distribuye normalmente, cosa que casi nunca ocurre. El estándar actual es estimar directamente el efecto indirecto (el producto de los caminos, ab) y calcular su intervalo de confianza por bootstrapping (remuestreo, normalmente 5.000 iteraciones). Si el intervalo bootstrap no incluye el cero, la mediación es significativa. Este enfoque, popularizado por Preacher y Hayes, es lo que esperan los revisores.

PROCESS paso a paso

La macro PROCESS de Andrew Hayes implementa todo esto en SPSS y en R con la misma lógica. El flujo es:

1. Instala PROCESS (en SPSS se carga como una macro o un cuadro de diálogo; en R es el paquete process o su equivalente en lavaan).
2. Elige el número de modelo según tu diseño: el modelo 4 es la mediación simple, el modelo 1 es la moderación simple, y los modelos 7, 8 o 14 son mediación moderada (combinan ambas).
3. Indica tu X, tu Y, el mediador (M) o el moderador (W), y las covariables.
4. Activa el bootstrap de intervalos de confianza (por defecto del percentil, 5.000 muestras).

PROCESS te devuelve los caminos (a, b, c'), el efecto indirecto con su intervalo bootstrap y, en los modelos de mediación moderada, el índice de mediación moderada, que indica si el efecto indirecto cambia según el moderador.

Cómo interpretar los resultados

En mediación: mira el efecto indirecto (ab) y su intervalo bootstrap. Si no contiene el cero, hay mediación. El efecto directo (c') te dice si queda relación de X con Y una vez descontado el mediador: si c' sigue siendo significativo, la mediación es parcial; si no, total. En moderación: mira el término de interacción y, si es significativo, examina los efectos condicionales (el efecto de X sobre Y a distintos valores de W, lo que PROCESS llama "simple slopes").

Un aviso sobre causalidad

Mediación y moderación son modelos causales, pero con datos transversales (medidos en un solo momento) no puedes demostrar causalidad por mucho bootstrap que hagas. Un efecto indirecto significativo con datos transversales es coherente con tu hipótesis, no una prueba de que X cause M que cause Y. Sé honesto con esto en la discusión: es de las cosas que un buen revisor mira primero.

Errores frecuentes

Confundir mediación con moderación; seguir usando los pasos de Baron y Kenny o el test de Sobel; interpretar un efecto indirecto como prueba de causalidad con datos transversales; quedarse sin potencia (el bootstrapping necesita una muestra razonable, calcula el tamaño muestral a priori); y no reportar el intervalo bootstrap. Para el formato del reporte, la guía de cómo reportar mediación en APA 7 cubre qué números van y cómo, y la de mecanismos de mediación y moderación profundiza en el modelo conceptual. El recorrido general del análisis está en cómo hacer el análisis de datos de tu tesis.