STATISTIK-FORUM.de

[Anna]

Hallo zusammen,

ich bin Kulturwirtschaftlerin, habe leider nicht viel Ahnung von Statistik, versuche es mir aber gerade im Zuge meiner Doktorarbeit selbst beizubringen. Besten Dank an dieser Stelle schon für das Forum und die Hilfe!

Ich habe ein Mediationsmodell mit Hilfe des Bootstrapping-Verfahrens (nach Makro von Preacher/Hayes 2008) gerechnet. Den ersten Teil der Ergebnisse verstehe ich (erklären die Pfade wie bei Baron & Kenny 1986 vorgestellt).

Allerdings verstehe ich den zweiten Teil nicht:

BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS

Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL ,1022 ,1041 ,0019 ,0314
FK_gesam ,1022 ,1041 ,0019 ,0314

Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL ,0492 ,1708
FK_gesam ,0492 ,1708

Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL ,0516 ,1744
FK_gesam ,0516 ,1744

Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL ,0508 ,1726
FK_gesam ,0508 ,1726


Heißt es, dass FK als Mediator wirkt, weil die Zahlen > 0 sind? Und bedeutet es nun, dass bei den anderen Mediationsmodellen, welche ich gerechnet habe, die Variable stets dann Mediator ist, wenn diese Zahlen > 0 sind (egal, ob es sich, wie hier, um .05 oder um höhere Zahlen handelt)? Oder gibt die Zahl bereits an, dass die Variable ein besserer Mediator ist, wenn die Zahlen deutlich über 0 liegen?

Weiterhin habe ich Kontrollvariablen hinzugenommen. Auch diese sind signifikant:

Partial Effect of Control Variables on DV
Coeff se t p
Headquar -,6415 ,1411 -4,5467 ,0000
job tenure -,2049 ,0769 -2,6661 ,0084


Kann ich daraus folgern, dass zwar FK (Führungskultur) einen Einfluss auf UK (Unternehmenskultur) hat und als Mediator zwischen Landes- und Unternehmenskultur wirkt, allerdings auch die Kontrollvariablen Einfluss haben?

Muss ich dann ein Allgemeines Lineares Modell rechnen, um zu schauen, welche Variable den größeren Einfluss hat oder kann ich das auch mit Hilfe der "klassischen Mediatorberechnung" nach Baron & Kenny sehen (Beta ist für Headquarter am größten, folglich hat diese Variable den größten Einfluss, oder?)?

Vielen, vielen lieben Dank!

Anna

[JPL]

Hi Anna,

mit Mediatoren kenne ich mich nicht so gut aus, aber das Hauptproblem ist auch eher, was die daten aussagen. Mittels des gebootstrappten CIs kannst du dann einen sig. einfluss nachweisen, wenn der Wert für keinen Einfluss (0? kommt drauf an, welche Werte die Variablen annehmen können) nicht enthalten ist. Ich schätze mal, dass 95% CIs angegeben sind, dann wäre das entsprechend einem Test auf 5% sig-Niveau.
Nebenbei: das BCa (Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals) ist das meistens am besten passendste CI, wenn man keinen SE berechnen kann (dann ist das bootstrap-t besser).
Beachte ausserdem, dass zwar mehr originaldaten die schätzung des CIs deutlich verbessern können, aber dass man trotzdem besser lieber zuviele bootstrap samples nimmt als zu wenig (>1000 auf jeden Fall, besser noch > 5000).

Grüße,
JPL

[Anna]

Hallo JPL,

lieben Dank für Deine Antwort!

Es stimmt, es sind 95% CIs angegeben (und > 5.000). Man kann also schreiben "Bootstrapping zeigt, dass es einen Beweis für einen Mediationseffekt gibt, weil sich der indirekte Effekt mit 95% Sicherheit von 0 unterscheidet".

Ich frage mich nur, ob man das immer schreiben kann, wenn die Zahl bei BCa (Danke für den Hinweis!) > 0 ist. Oder gibt die Zahl bereits an, dass die Variable ein besserer Mediator ist, wenn die Zahl deutlich über 0 liegt (und nicht wie bei mir bei ca. .05)?

Weiterhin stellt sich mir die Frage bzgl. der Einflussstärke, wenn sowohl der getestete Mediator als auch die Kontrollvariablen einen Einfluss auf die Unternehmenskultur haben. Wie kann ich prüfen, welche Variable den stärksten Einfluss hat?

Ganz lieben Dank für jeden Hinweis!

Anna

[JPL]

Hi,

die erste aussage stimmt. Für die weiteren müsset man wissen (und da bin ich leider überfragt), was genau getestet wurde. I.a. kann man das über den wert der Teststatistik selber ablesen. Da hier immer gegen 0 (oder bei Quotienten gegen 1) getestet wird, gibt ein hoher Wert auch einen hohen einfluss an. Der ist dann aber auf einer anderen Skala gemessen!
Viele Grüße,
JPL

[Anna]

Hi,

ganz lieben Dank Dir!

Dann forsche ich mal weiter:-).

Viele Grüße,

Anna

[daniel]

Man kann also schreiben "Bootstrapping zeigt, dass es einen Beweis für einen Mediationseffekt gibt, weil sich der indirekte Effekt mit 95% Sicherheit von 0 unterscheidet".

die erste aussage stimmt.

Ich wäre da vorsichtig. Zum einen würde ich niemals das Wort "Beweis" in den Mund nehmen, bestenfalls ist das ein Hinweis darauf, dass ein Mediatoreffekt existiert.

Zweitens bin ich nicht sicher, inwieweit das (doch frequentistische?) bootstrap Verfahen die (baysianische) Aussage, dass "sich der indirekte Effekt mit 95% Sicherheit von 0 unterscheidet" erlaubt.

Für Deine Bedürfnisse mag das in Ordnung sein, aber ich dachte ich wollte das doch mal ansprechen/nachfragen, nachdem ich gerade heute Cohen (1994) gelesen habe. Falls Bedarf/Lust besteht, dieses Thema zu diskutieren, sollte vielleicht ein neuer Thread eröffnet werden, da es wie gesagt m.E. wit über das hinausgeht, was Du machen willst und vermutlich dem widersprechen wird, was Du von vielen Deiner (unwissenden?) Kollegen/Beratern hören wirst.


Cohen, J. 1994. The Earth is Round (p<.05). American Psychologist, 49(12) : 997-1003

[Anna]

Hallo Daniel,

danke für Deine Antwort und den Literaturtipp! Ich werde den Artikel gleich bestellen.

Liebe Grüße,

Anna

[SAB]

Liebe Anna,

ich bin gerade auch dabei eine Mediatorenanalyse nach Preacher & Hayes durchzuführen. mit welchem Programm hast du die Analyse denn durchgefürht? SPSS? unter welchem Menüpunkt finde ich denn das Fenster zur Durchführung der Analyse? oder hast du die Analyse mit EQS oder AMOS durchgeführt?

[Anna]

Hallo,

Preacher & Hayes bieten auf ihrer Seite ein Makro an (http://www.afhayes.com/spss-sas-and-mpl ... -code.html). Das musst Du installieren und kannst es dann nutzen.

Liebe Grüße,

Anna

[SAB]

Vielen Dank!! hab meine Mediationsanalyse nun gerechnet. noch eine kleine Frage zum Ouput. Im ersten Teil die Pfadkoeffizienten angezeigt. sind das die standardisierten oder die unstandardisierten Koeffizienten?? da um dann letztendlich den indirekten Effekt (a x b) auzurechnen brauche ich doch die standardisierten Koeffizienten??