STATISTIK-FORUM.de

[Lini]

Hi,

ich sitze an meiner Abschlussarbeit und bräuchte dringend Hilfe weil ich mich mit Statistik nicht gut auskenne und mir nicht sicher bin ob das was ich tue richtig ist. Ich habe ein Modell mit sechs UV und einer AV. Desweiteren hab ich noch drei Moderatoren, eine davon binär, die jeweils den Zusammenhang zwischen den einzelnen UV und der AV moderieren (oder auch nicht).

Ich hab nun also erstmal das Regressionsmodell mit allen UVs, Kontrollvariablen, und Moderatorvariablen in SPSS berechnet. In einem zweiten Schritt würde ich jetzt jeden einzelnen Moderator prüfen, entweder mit Interaktionsterm oder mit Hayes' Process. Meine Frage ist jetzt ob das so richtig ist, das heißt kann ich jeden Moderator, wenn es drei pro Zusammenhang sind, einzeln prüfen? Ist das Modell dann noch korrekt? Oder muss ich das Modell praktisch als Ganzes testen? Wie ich es jetzt gemacht habe war eben erstmal das Regressionsmodell zu prüfen und schauen welche UVs signifikant sind und dann einzeln die Moderatoren, wobei sich dann ja auch die Signifikanzwerte bei den UVs ändern, aber dann schau ich nur noch den Interaktionseffekt an. Geht das so?

Wäre sehr dankbar für eure Hilfe,

Lini

[strukturmarionette]

Hi,

Ich hab nun also erstmal das Regressionsmodell mit allen UVs, Kontrollvariablen, und Moderatorvariablen in SPSS berechnet.

Warum das? Und wie?

- Schreib doch mal konkret auf um wieviele und welche Vars (auch die 'Kontrollvariablen') es sich dabei konkret handelt.

In einem zweiten Schritt würde ich jetzt jeden einzelnen Moderator prüfen, entweder mit Interaktionsterm oder mit Hayes' Process.

Ist denn ein passendes Modell dabei?

Ist das Modell dann noch korrekt?

Das ergibt sich zunächst hauspsächlich aus einer korrekten Spezifizierung.

Wie ich es jetzt gemacht habe war eben erstmal das Regressionsmodell zu prüfen

Welches?

Gruß
S.

[Lini]

Erstmal danke für deine Antwort. Und zwar möchte ich prüfen ob sechs uv (emotion, social norm, performance, effort, privacy, und empowerment) Einfluss auf eine abhängige Variable haben (intent). Desweiteren will ich prüfen ob gender, age, und experience jeweils diese beziehungen moderieren.

Nun würde ich also erst eine Regressionsanalyse mit den sechs uv und der av machen. Mein Problem liegt aber eigentlich beim Prüfen der moderatoren, weil ich nicht weiß wie ich da vorgehen soll. Soll ich jede moderation einzeln prüfen? Und wenn ja, müssen dann all die anderen Variablen auch in die Analyse einbezogen werden? Also zb als covariates bei dem process modul von hayes? Oder soll ich alle moderationen auf eimal prüfen? also zb regressionsanalyse mit allen Variablen und allen Interaktionstermen?

[strukturmarionette]

Hi,

und wieviele und welche Kontrollvariablen hast Du wie ´kontrolliert?
(Wie groß ist Deine Stichprobe?)

Gruß
S.

[Lini]

Als Kontrollvariablen hab ich Bildung und Internetznutzung. Ich hab nach denen kontrolliert indem ich sie in die Regressionsanalyse mit aufgenommen hab. Mein Problem sind aber die Moderatorvariablen bei denen ich nicht weiß wie ich vorgehen soll. n ist 130. Vielen Dank!

[strukturmarionette]

Hi,

zu der Ursprungsfrage:

MR und Moderatortests per Interaktionstermen sind vom Grundsatz her m.E. keine Ausprobierverfahren.
Ich will damit sagen, dass Du Dein Vorgehen zunächst an Deine (fachlich begründeten) Fragestellungen und Hypothesen orientieren könntest.
Dann würde alles überschaubarer werden.
Alle denkbaren Moderatorkonstellation zu prüfen, ist möglicherweise sinnlos.

Dann könnten in einer Regression alle Interaktionsterme mit den anderen Vars aufgenommen und entsprechend interpretiert werden.

Gruß
S.

[Lini]

Ok danke für die Hilfe. Was wäre denn der Unterschied in der Interpretation wenn ich alle Interaktionsterme in eine Regression aufnehme im Vergleich zu jeweils eine Regression für jeden einzelnen Interaktionsterm?

[PonderStibbons]

6 Prädiktoren, 3 Moderatoren, 18 Interaktionsterme, dazu noch 2 "Kontrollvariablen",
das ganze bei gerade mal n=130? Schon ein Modell mit 6 Prädiktoren, 1 Moderator
und 6 Interaktionen (plus 2 Kontrollvariablen) ist überdefiniert, eins mit 29
Prädiktoren geht gar nicht. Das ist alles ein bißchen anspruchsvoll in Sachen
Strapazieren des schmalen Datensatzes. Vielleicht sollte man besser einige
Vorüberlegungen anstellen, was sich hier sinnvoll als spezifische Hypothese
testen lässt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Lini]

ok danke ich werde mir überlegen welche Moderationen und Variablen ich weglassen kann. Könnt ihr mir vielleicht trotzdem sagen was der Unterschied ist wenn ich alle Interaktionsterme gemeinsam in einer Regression prüfe vs. für jeden Interaktionsterm eine Regression?