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[PonderStibbons]

Weil es drei verschiedene Arten/Facetten des Cognitive Loads gibt und bei einer Zusammenfassung würde ich die Einflüsse der unterschiedlichen Facetten verlieren oder nicht?

Kann ich nicht beurteilen, ich kenne den theoretischen Hintergrund und das Messmodell nicht.

Ergibt das Mediatormodell nach der letzten Beschreibung denn Sinn für dich?

Wenn es bedeutet X => Mediator => Y, dann wäre das gängig.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[sunoce]

Wenn es bedeutet X => Mediator => Y, dann wäre das gängig.

Ja, das Layout beeinflusst den Cognitive Load und der Cognitive Load beeinflusst die Punkte.

Meine letzten Fragen sind jetzt

N1) Wie berechne ich die Regression wenn ich drei Mediatoren habe und zwei AVs.
Berechne ich dann für jeden Mediator einmal das gesamte Modell und auch für jede AV oder kann man das irgendwie zusammenfassen?

N2) Wie ist es zu interpretieren, wenn ich einen signifikanten Effekt auf dem direkten Pfad als von X => Y habe, aber keinen Effekt von X => Mediator? Würde das bedeuten, dass ein Effekt von X => Y besteht, er aber durch das Modell nicht über den Mediator zu erklären ist?

Vielen Dank und freundliche Grüße
sunoce

[PonderStibbons]

Das ganze scheint eher eine Pfadanalyse/Strukturgleichungsmodell zu erfordern als eine MANOVA
oder als die oft verwendete lineare Regression, leider fällt das nicht in meine Kompetenz.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

P.S.

N2) Wie ist es zu interpretieren, wenn ich einen signifikanten Effekt auf dem direkten Pfad als von X => Y habe, aber keinen Effekt von X => Mediator? Würde das bedeuten, dass ein Effekt von X => Y besteht, er aber durch das Modell nicht über den Mediator zu erklären ist?

Signifikant/nicht signifikant ist weitgehend uninformativ, zumal die Stichprobengröße fehlt.
Besser ist, wenigstens den genauen p-Wert und natürlich die Koeffizienten und vorzugsweise
auch deren Standardfehler anzugeben.