STATISTIK-FORUM.de

[Martin87]

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[Holgonaut]

Hi Matin,

ja, du solltest beide Mediatoren reinnehmen und deren Fehlerkovarianzen freisetzen.

Der Grund für das von dir beobachtete Phänomen ist, dass anscheinend beide Mediatoren korrelieren. Nimmst du jetzt den "falschen" Mediator rein und lässt den korrekten Mediator draußen, bekommst du ein omitted variable - Problem analog zur Auslassen korrelierender Prädiktoren (mit einem Effekt).

Allerdings fittet das Modell dann nicht; wenn du also nicht - sei denn du hast den direkten Effekt der UV auf die AV auch drin. Dann hat das Mediator modell 0 df und kann eh nicht getestet werden. Allerdings ist dann der direkte Effekt ebenfalls gebiased.

Die Fehlerkovarianz zwischen den Mediatoren ist nötig, um deren Korrelation zu reflektieren; ansonsten unterstellst du, dass ihre Korrelation einzig allein durch den gemeinsamen Einfluss der UV bedingt ist. Das ist meist unplausibel, faktisch falsch und führt zu einem vermeidbaren misfit.

Grüße
Holger

[Martin87]

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[Holgonaut]

Hi,

du machst keine Pfadanalyse, sondern eine normale Regression
Process rechnet immer eine partielle Mediation mit direktem Effekt und natürlich sind solche Regeln universell (path tracting rules von Wright, 1920).

Das das viele so machen, ist nicht unüblich. Und du kannst sicher sein, dass da häufig solche Fälle auftreten, wie du sie beschreibst

Grundregel: Methodisches Vorgehen nie an Publikationen im inhaltlichen/substantiellen Bereich ableiten. Artikel werden nicht wegen ihrer Methodik veröffentlicht, sondern häufig trotz der problematischen Vorgehensweise (die reviewer wissen es oft nicht selbst besser).

Grüße
Holger