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[Anika25]

Hallo Zusammen,

ich hoffe, es findet sich hier jemand, der mir vielleicht weiterhelfen kann, ich blicke nämlich mittlerweile kaum noch durch...

Im Rahmen meiner Masterarbeit habe ich ein Experiment mit drei Versuchsgruppen durchgeführt (unterschiedliches Priming: Zeit vs. Geld vs. Neutral). Untersucht werden soll die Auswirkung auf die Kaufintention von Fairtrade Kaffee (Skala von 1-6) und Spendenbereitschaft (frei angegeben in €).
Nun möchte ich gerne schauen, ob andere Variablen (z.B. intervallskalierte wie z.B. das Ausmaß einer moralischen Identität, aber auch ordinalskalierte, wie zum Beispiel die Einstellung zu Fairtrade (sehr gut, gut, weniger gut, schlecht) eventuell als Moderator auf den Zusammenhang zwischen Priming und den beiden AVs (jeweils in einer getrennten Analyse) wirken.

D.h. also ich habe:
1. UV: Nominalskaliert mit 3 Ausprägungen --> hieraus würde ich eine Dummy- bzw. Effektkodierung machen (ist beides in diesem Fall theoretisch möglich? Habe mich über die unterschiedliche inhaltliche Bedeutung interpretiert und finde, dass beide Varianten durchaus inhaltlich relevant sind)
2. AV: Intervallskaliert (Kaufintention Fairtrade Kaffee oder Spendenbereitschaft)
3. Verschiedene Moderatoren, die ich (einzelnd, stimmts?) teste: Intervall- (z.B. moralische Identität), ordinal- (z.B. Einstellung ggü. Fairtrade) oder nominalskaliert (z.B. Geschlecht).

Habe bereits eine lineare Regression mit der UV als Dummy- und Effektkodierung gerechnet und die Interpretation denke ich auch weitestgehend verstanden.
Nun weiß ich aber nicht, wie ich bei einer Moderatoranalyse in diesem Fall vorgehen kann:
1. Bilde ich für jede Dummy-Variable einen Interaktionsterm mit der zentrierten Moderatorvariable? Was würde das dann für die Interpretation bedeuten?
2. Kann ich überhaupt ordinalskalierte Variablen mit in die Regression aufnehmen? Würde ich hier auch eine Dummy-Kodierung verwenden? Bzw. eine Effektkodierung scheint mir hier sinnvoller
3. Falls der Moderator dann auch Dummy-kodiert sein sollte, rechne ich in allen Variationen Interaktionsterme????

Mir scheint irgendwie, dass es gar nicht möglich ist, in meinem Fall hier eine Moderatoranalyse zu rechnen?

Bin für jede Hilfe dankbar!! Wenn irgendwas unklar ist gerne fragen!

Vielen Dank schonmal!

[PonderStibbons]

Rechne das doch als Varianzanalyse. Kategoriale oder
ordinale Moderatoren nimmst Du jeweils als Faktor
dazu, einen intervallskalierten Moderator als Kovariate,
und baust dann natürlich ein Modell jeweils mit den
Wechselwirkungen. Scheint mir technisch simpler
durchzuführen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Anika25]

Ja, das habe ich auch schon gedacht. Das Problem ist, dass meine Professorin glaube ich eher ein Fan von Regressionsanalysen ist...
Soll zum Beispiel insgesamt auch eine multiple Regression aufstellen und da ist es dann vielleicht nicht so schön, wenn man da so zwischen den Verfahren hin- und herwechselt.

[Anika25]

Für die Lösung mit der ANOVA stellt sich für mich auch das Problem dar, dass ich hier ja keine wirkliche Interaktion der Kovariate mit der UV herausbekomme?!

[PonderStibbons]

Das Problem ist, dass meine Professorin glaube ich eher ein Fan von Regressionsanalysen ist...

Sind beides Spezialfälle des allgemeinen linearen Modells.
Schlage es ihr doch einfach vor, falls Du ANOVA hier präferierst.

dass ich hier ja keine wirkliche Interaktion der Kovariate mit der UV herausbekomme?!

Was meinst Du damit? Was ist eine nichtwirkliche Interaktion?

Mit freundlichen GRüßen

P.

[Anika25]

Wenn ich zum Beispiel die moralische Identität als Kovariate mit aufnehme, dann reduziert diese doch nur einfach für mich nicht relevante Varianz in der AV, oder?
Ich kann dann aber keine Aussage darüber treffen, dass zum Beispiel eine Wechselwirkung in dem Sinne besteht, dass nur Leute mit einer ausgeprägten moralischen Identität durch eine bestimmte Art des Primings in eine spezielle Richtung beeinflusst werden.

Habe auch schon in anderen Beiträgen hier gelesen, dass das irgendwie über Einstellungen bei "Modell" möglich sein soll. Wenn ich dort aber einfach nur die UV und die Kovariate eingebe und Wechselwirkung auswähle, wird mir kein Interaktionsterm angezeigt.
Müsste man hierfür dann einen richtigen Interaktionsterm ausrechnen mit z-Standardisierung der Kovariate? Dann hätte ich ja wieder das selbe Problem wie bei der Regression... Da die UV ja nicht dichotom ist, hätte ich ja dann wieder verschiedene Interaktionsterme?

Vielen Dank auf jeden Fall schonmal für die Antworten bisher!

Wäre die Regression in meinem Fall überhaupt möglich zu rechnen?

[PonderStibbons]

Habe auch schon in anderen Beiträgen hier gelesen, dass das irgendwie über Einstellungen bei "Modell" möglich sein soll. Wenn ich dort aber einfach nur die UV und die Kovariate eingebe und Wechselwirkung auswähle, wird mir kein Interaktionsterm angezeigt.

Welche Software benutzt Du denn? Vielleicht schaust Du mal in deren Handbuch.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Anika25]

SPSS... Habe schon viel rumgelesen, nur bis leider nicht schlau draus geworden.