ich bräuchte eure Hilfe und würde mich über jede Unterstützung sehr freuen!
Im Anhang findet man mein Model:
- zwei unabhängige Variablen (Werte & Erwartungen)
- eine abhängige Variable (Bereitschaft)
Ich soll untersuchen, ob die Interaktion zwischen Werte und Erwartungen einen größeren Vorhersagebeitrag haben als Werte oder Erwartungen alleine den haben auf die Bereitschaft. Meine Frage ist, mit welcher Methode kann ich dieses Vorgehen berechnen?
Im weiteren ist meine zweite Hypothese, dass eine geringe Erwartung und eine hohe Ausprägung der Werte zu einer geringeren Ausprägungder Bereitschaft führen, als wenn Werte und Erwartung gemeinsam niedrig seien.
Mein persönlicher Lösungansatz war: hierarchische moderierte Regressionanalyse (erst beide UV ins erste Model, dann den Interaktionsterm ins zweite Model einlassen und den Anstieg im R² beobachten). In der zweiten Hypothese hätte ich Simple Slope Analysen eingesetzt.
Ich habe meinen Betreuer hierzu befragt, bekam allerdings diese Antwort, die mich nun komplett stehen lässt.
Hypothese 1: Sie können ein hierarchischen Modell bzw. hierarchische Modelle berechnen, allerdings würde ich es nicht hierarchisch moderierte Regression nennen, wenn der Moderator ja selbst auch ein Prädiktor im Modell ist. Es ist zwar nicht gänzlich falsch, aber ein doch etwas schiefer Sprachgebrauch von einer Moderation zu sprechen, wo eigentlich eine Interaktion gemeint ist (auch wenn natürlich genau genommen jede Interaktion auch eine Moderation ist).
Bedenken Sie bitte auch, dass das Erwartung-x-Wert-Modell die Interaktion als den eigentlichen Prädiktor ansieht und es aus theoretischer Sicht auch sinnvoll ist, ein Modell in umgekehrter Schrittfolge zu berechnen (sprich: Klären die Einzelfaktoren nach Berücksichtigung der Interaktion überhaupt noch Varianz auf?)
Hypothese 2: Wie genau möchten Sie hier „single-slopen“? Wenn Sie das komplette Spektrum anschauen, dann müssen Sie sich wieder dem Unterschied zwischen einer Moderation im engeren Wortsinne und einer Interaktion, bei welcher der Moderator bzw. die Moderatoren auch ein Prädiktor bzw. Prädiktoren ist/sind, d. h. Sie müssten den Split einmal für die Erwartungen (hoch vs. niedrig) vornehmen und dann die Slopes für Werte Bereitschaft berechnen und vergleichen UND einmal für die Werte den Split vornehmen und dann Slopes für Erwartungen Bereitschaft vornehmen. Da Sie jedoch im Rahmen der Hypothese lediglich an geringen subjektiven Erwartungen interessiert sind, können Sie natürlich auch nur dieses Subsample betrachten und eine einfache Regression rechnen. Ja nachdem, wie scharf Sie die Gruppen gering und hoch splitten ginge auch ein einfacher Mittelwertsvergleich zwischen den beiden Gruppen Erw_gering_Wert_hoch und Erw_gering_Wert_gering; diese letzte Variante hängt jedoch stark von der Varianz und anderen Verteilungseigenschaften (Schiefe/Symmetrie) innerhalb dieser Gruppen ab.
