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[Annalisa]

Hallo Zusammen,

ich habe für meine Regressionsanalyse die unabhängigen Variablen z-standardisiert, da sie auf unterschiedlichen Skalen gemessen wurden und die Interaktionsterme ansonsten keinen Sinn ergeben hätten.
Jetzt frage ich mich, ob ich im Output den standardisierten Koeffizienten betrachten muss (ß) oder den nicht standardisierten (b).
Wäre eine Betrachtung des ß-Koeffizienten "doppelt-gemoppelt"?

Darüber hinaus besteht meine abhängige Variable (Mitgefühl) aus über 30 Items. Um eine Regressionsanalyse rechnen zu können, habe ich eine Faktorenanalyse erstellt. Auf Basis der Eigenwerte haben sich 5 Faktoren ergeben, auf die die Items laden.
Jetzt rechne ich für jeden der Faktoren jeweils eine Regressionsanalyse. An anderer Stelle wurde ich darauf aufmerksam gemacht, dass es hierbei zu einer Alpha-Inflation kommen könnte. Trifft das so zu? Und ist das ein Problem, welches ich bei der Analyse beachten, bzw. das in der Arbeit bei den Limitationen vermerken muss?

Und zuletzt, soll ich einen Hamann Test durchführen, mit dem ich beweisen kann, dass common method bias in meiner Arbeit kein Problem ist, da die Messung der abhängigen Variablen sich von der Messung der unabhängigen unterscheidet. Die unabhängige Variable, die im Fokus steht, besteht aus Werten zwischen -0,5 und 1 und die abhängige wurde auf einer Likert Skala gemessen.
Ich habe in der Literatur und im Internet gefunden, wie man den Hamann Test bei SPSS berechnet, jedoch nicht, wie dieser interpretiert wird und welche Variablen man wie einfügt. Egal welche Variablen oder Items ich einfüge, gibt es folgende Fehlermeldung:
"Zu wenig Fälle oder Variablen für die Berechnung des Näherungsmaßes. Distanzen können nicht berechnet werden."

Ich hoffe, dass ihr mir weiterhelfen könnt.

Vielen lieben Dank,
Annalisa

[strukturmarionette]

Hi,

das ist ja ein Riesendurcheinander.
Versuch doch zunächst einmal alle UV zu benennen und in der Rohform einschl Saklenniveaus zu benennen und Deine AV-Konzeption sehr konkret darzustellen inklusive der Stichprobenbeschreibung.

Gruß
S.

[Annalisa]

Hallo Strukturmarionette,

die abhängige Variable lautet Mitgefühl. Sie besteht aus 35 Items und wurde mit einer Likert Skala gemessen.
Nach der Faktorenanalyse ergeben sich hier 5 Faktoren. Diese können zb als Mitgefühl gegenüber fremden Personen oder Mitgefühl gegenüber Tieren etc. interpretiert werden.
Die unabhängige Variable Narzissmus wurde mittels eines Experiments gemessen, bei dem Probanden eine Alltagssituation vorgelegt bekommen haben, bei der es zwei Möglichkeiten gab, sich zu verhalten.
Die Probanden mussten angeben, welche Möglichkeit des Verhaltens sie wählen würden. Dann mussten sie angeben, für wie wahrscheinlich sie es halten, dass sie sich tatsächlich so benehmen würden. Mittels einer Formel wurden die Ergebnisse zusammengefasst und jeder Proband erhält einen Wert von -0,5 bis 1. Wobei negative Werte für "nicht narzisstisch" und positive Werte für "narzisstisch" stehen.
Die übrigen unabhängigen Variablen dienen mehr der Kontrolle und wurden auch auf Likert Skalen gemessen.

Meine Stichprobe enthält 400 Datensätze.

Viele Grüße
Annalisa

[strukturmarionette]

Hi,

An anderer Stelle wurde ich darauf aufmerksam gemacht, dass es hierbei zu einer Alpha-Fehler-Inflation kommen könnte. Trifft das so zu? Und ist das ein Problem, welches ich bei der Analyse beachten, bzw. das in der Arbeit bei den Limitationen vermerken muss?

- Ich würde sagen ja, wenn sich Deine AV als fünfdimenisionales Konstrukt operationalisieren lässt.
- Es hängt aber auch von Deiner(n) Fragestellung /Hypothesen ab.
- Ansonsten kann ich ich zu den weiteren Fragen kaum etwas empfehlen, weil Du in Deinen Modellen offenbar eine Vielzahl hypothetischer Konstrukte einbindest, die zunächst alle im Einzelnen fachlich zu betrachten wären.

Gruß
S.

[Annalisa]

Hallo Zusammen,

Danke für deine Antwort, Strukturmarionette.
Kann mir noch jemand beantworten, ob man bei z-transformierten Variablen im Output die standardisierten (beta) oder nicht standardisierten Koeffizienten (b) betrachtet?

Vielen Dank
Annalisa