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[yoloman]

Hallo liebe Community,

ich brauche eure Unterstützung!

Folgende Situation:
- UV-1: Werte (kontinuierliches Skalenniveau)
- UV-2: Erwartung (kontinuierliches Skalenniveau)
- AV: Leistung (kontinuierliches Skalenniveau)

Meine Hypothese: hohe Werte + niedrige Erwartung führen zu einer geringeren Leistung als niedrige Werte mit niedrigen Erwartungen.

Ich weiß, man kann diese Sachverhalt mit einer Simple Slope Analyse testen, gibt es aber auch einen t-Test, wo auch die Signfikanzen mitgegeben werden bzw. auch eine nicht-graphische Lösung (i.S. t-Test). Einen normaler t-Test ist wohl nicht machbar, da ich über keine kategoriale Variable verfüge.

Vielen Dank im voraus!

[rotkehlpieper]

Hi, da Deine Variable "Erwartung" kontinuierlich ist, kannst Du die o.g. Fragestellung nicht so einfach beantworten, weil Du die Teilnehmer ja nicht so ohne weiters auf "niedrige Erwartung" einschränken kannst. Was Du aber beantworten kannst, ist: Ändert sich die Abhängigkeit der Leistung von der Variable Erwartung (also die Steigung der Geraden die diese Abhängigkeit beschreibt) in Abhängigkeit von der UV-1 Variable oder nicht? Das kannst Du testen indem Du ein Regressionsmodell aufstellst, mit AV als Outcome und UV1+UV2+UV1*UV2 als Prediktoren. Und die Signifikanz und das Vorzeichen des Interaktionsterms beantwortet Dir die Frage.