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[hquadrat]

Hallo,

in meiner MA untersuche ich u.a. den Einfluss verschiedener soziodemographischer Variablen auf selbsteingeschätztes Wissen. Ich habe gefunden, dass dieses Wissen mit dem Alter und dem Geschlecht korreliert.
Zunächst berichte ich eine herkömmliche Regression Alter - Wissen, dann meine Frage:

Wie kann ich einen Zusammenhang untersuchen bei dem geguckt wird, ob Männer sich eher im jungen Alter hoch einschätzen und Frauen bspw. er, wenn sie älter sind oder umgekehrt? Müsste ich die Geschlecht-Variable unterteilen und dann zwei getrennte Regressionen berechnen?

Danke,
Hannes

[mango]

Hallo,

das hängt von deiner genauen Fragestellung ab. Klar kannst du zwei getrennte lineare Modelle berechnen. Allerdings erfährst du dabei nichts über die Signifikanz eines eventuell feststellbaren Geschlechterunterschiedes. Eine andere Option wäre es, ein einzelnes lineares Modell zu bauen, das so aussieht:

y= b0 + b1 * x1 + b2 * x2 + b3 * x1 * x2

x1 und x2 sind Alter resp. Geschlecht, y wäre deine intervallskalierte Wissensvariable. In dem Fall würde der Parameter b3 messen, wie weit die Effekte von x1 und x2 einander bedingen, also in deiner Interpretation den Moderatoreffekt des Geschlechts auf das Alter. Und die Prozedur würde dir in deinem Statistikprogramm auch direkt noch die Fehlerwahrscheinlichkeit für b3 berechnen.

Dadurch hättest du ein Plus an Schlüssigkeit bei einem leichten Minus an Anschaulichkeit. Es spricht aber auch nichts dagegen, etwa in einem ersten Schritt die Regressionsgeraden pro Geschlecht getrennt zu berechnen und darzustellen und dann im nächsten Schritt deine multiple Regression zur Messung des Moderatoreffekts.

[hquadrat]

Hi Mango,

vielen Dank für Deine Antwort! Wie würde ich so etwas in SPSS "bauen"?

Geschlecht ist eine einzige Dummy-kodierte Variable, Alter natürlich eine normale metrische Variable. Kann ich einfach bei "Variable erstellen" sagen "Alter X Dummy-Geschlecht" und diese dritte Variable benutzen?

Einen signifikanten Geschlechterunterschied habe ich schon über einen t-Test für Wissen untersucht, es gab jedoch keinen.

[mango]

Kleiner formaler Hinweis: Es ist keine Dummy-Variable sondern eine "normale" dichotome Variable. Eine Dummy-Variable hättest du, wenn sie eine eigentlich komplexere Variable binär zusammengefasst hätte.

Mit deinem T-Test hast du etwas anderes untersucht. Du hast untersucht, ob sich die Mittelwerte für Wissen zwischen den Geschlechtern in der Grundgesamtheit unterscheiden. Was du jetzt machst, ist, zu untersuchen, ob es einen Effekt des Alters auf das Wissen gibt und ob dieser Effekt geschlechtsabhängig ist.

Mit SPSS bin ich leider nicht so gut vertraut. Das Kommando lautet REGRESSION und darunter gibst du mit /DEPENDENT und /ENTER die Variablen an. Der Interaktionsterm müsste dann einfach x1*x2 heißen, schätze ich. Aber da schau vielleicht einfach ins SPSS-Manual. Wie gesagt, multiple Regression mit Interaktionsterm ist das Stichwort.

[hquadrat]

Danke nochmals.

Ich meinte schon Dummy, weil ich dachte, ich müsste irgendwie eine Dummy-Variable erstellen, da es sich um eine kategoriale Variable handelt. Das war aber wohl Quatsch?

Ich habe jetzt eine Interaktionsvariable "Alter x Geschlecht" erstellt und diese dann zusammen mit Alter und Geschlecht als UV einer Regression benutzt.
Das ist der Output: https://www.dropbox.com/s/3t8rcxkufkr81 ... 7.PNG?dl=0

Das bedeutet, die Interaktion hat keinen Einfluss, richtig?

[mango]

Was soll denn der Unterschied zwischen der Geschlechts- und der daraus generierten Dummyvariable sein?

Die Fehlerwahrscheinlichkeiten stehen bei SPSS in der Spalte "Sig.". Ist dieser Wahrscheinlichkeitswert größer als 0,05, dann ist er nicht signifikant. Ergo hast du recht.