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[JuliaP]

Ich suche dringend hochwertige empirische Erklärungen für folgendes Model

X-------------->Y

Z(Moderator)


X-->Y - signifikant
Z--> X signifikant
Z--> Y signifikant
Z--> Moderation auf x-->Y - nicht signifikant

Wie kann ich das in meinem Diskussionsteil meiner Arbeit gut argumentieren?

Vielen Dank im Voraus!:)

[PonderStibbons]

Ich weiß nicht, was mit empirischer Erklärung gemeint ist oder was Du unter hochwertig verstehst,
aber ohnedies fehlen ein paar kleinere Informationen - wie lautet das Thema der Studie und wie
lauten die Fragestellungen, konkret welche Variablen wurden gemessen, wie war das Erhebungsdesign
(wer wurde wann gemessen), wie groß ist die Stichprobe, was bedeutet konkret "signifikant"
(p=0,049? p=0,0000000001?), was bedeutet konkret "nicht signifikant" (p=0,050? 0,99?), wie sehen
die Regressionsgewichte und deren Standardfehler aus?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[JuliaP]

Lieber PonderStibbons,
Danke fur deine schnelle Antwort!

Thema ist: Teamwork- der Einfluss von ermächtigendem Führungsstil, Zeitdruck und Gruppenatmosphäre auf die Gruppenperformance
Variablen:
X= ermächtigendem Führungsstil
Y=Gruppenatmosphäre
Z= Zeitdruck

Erhebungsdesign: Querschnittstudie mit 3 Scenarien (--> Mehrebenenanlayse)
N= 52 Gruppen (224 Teilnehmer) --> darum wurden Variablen aggregiert

Signifikanzen:
X-->Y p=0,000
Z-->X p=0,016
Z-->Y p=0,000
Moderator Z auf X->Y p=0,943

Hoffe das hilft etwas. Bin auf der Suche nach einer guten Argumentation für meine Diskussion woran es gelegen haben hätte können. Hast du eine Idee?:)

Ganz liebe Grüße

[PonderStibbons]

Die Wechselwirkung Z*X ist nicht statistisch signifikant (was vermutlich mit Moderator Z auf X->Y gemeint ist?),
es gibt demnach keinen Hinweis darauf, dass ein Moderatoreffekt vorliegen könnte. Der Effekt des Führungsstils ändert
sich demnach nicht mit Ausmaß des Zeitdrucks, bzw. der Effekt von Zeitdruck ist bei allen Führungsstilen der
gleiche. Warum muss das denn besonders gut erklärt werden? Dass eine Hypothese sich empirisch nicht bewährt, gehört
doch ganz normal zum Geschäft in der Forschung.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[JuliaP]

Ja, da hast du Recht. Ich dachte es gäbe vielleicht eine statistische Erklärung dafür, von der ich noch kein Wissen habe.
Oder Gründe für eine mögliche Verzerrung?

Ganz liebe Gruesse

[PonderStibbons]

Es wurde nicht beschrieben, wie die Variablen konkret gemessen wurden und wie sie sich verteilen.
Ceiling-Effekte und die generell geringe statistische power von Wechselwirkungsanalysen wären
vielleicht Erklärungen, aber bei p=0,94 kann der fehlende Nachweis eines Effektes eigentlich
kein techischer Fehler sein.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons