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[Geronimopie]

Hallo zusammen,

im Rahmen meiner Bachelorarbeit teste ich unter anderem zwei Mediationshypothesen:

H1: Es gibt einen negativen Zusammenhang zwischen Achtsamkeit und einer Internet Gaming Disorder, der durch funktionales Coping mediiert wird.

H2: Es gibt einen Zusammenhang zwischen Achtsamkeit und einer Internet Gaming Disorder, der durch dysfunktionales Coping mediiert wird.

Prädiktor: Achtsamkeit
Kriterium: Internet Gaming Disorder
Mediatioren: funktionales & dysfunktionales Coping

Bei der Überprüfung der Voraussetzungen habe ich festgestellt, dass es zwischen Prädiktor und Kriterium keinen linearen Zusammenhang gibt. Dieser war für H1 zwischen Mediator und Kriterium und für H2 zwischen Prädiktor und Mediator ebenfalls nicht gegeben.
Die einzigen linearen Zusammenhänge, waren für H1 zwischen Prädiktor und Mediator und für H2 zwischen Mediator und Kriterium zu finden.

Da ich meine Mediationshypothesen in diesem Moment ja schon verwerfen muss, frage ich mich ob ich stattdessen etwas anderes prüfen könnte, was keine Linearität voraussetzt. Meine Betreuerin sprach von moderierter Regression - diese setzt ja aber auch Linearität zwischen Prädiktor und Kriterium voraus, oder?
Gibt es Alternativen zu den Mediationen, die in SPSS umzusetzen sind?

*Edit: Gerne würde ich post-Hoc nun explorativ vorgehen, die Daten sind ja bereits erhoben und die Befragung abgeschlossen

Vielen Dank schon mal

[PonderStibbons]

Bei der Überprüfung der Voraussetzungen habe ich festgestellt, dass es zwischen Prädiktor und Kriterium keinen linearen Zusammenhang gibt.

Welche Form hat der Zusammenhang stattdessen?

Da ich meine Mediationshypothesen in diesem Moment ja schon verwerfen muss, frage ich mich ob ich stattdessen etwas anderes prüfen könnte, was keine Linearität voraussetzt.

Warum eigentlich ? Anscheinend ist die Forschungsfrage bereits bearbeitet und beantwortet, wozu noch ad hoc was draufsatteln?

Meine Betreuerin sprach von moderierter Regression - diese setzt ja aber auch Linearität zwischen Prädiktor und Kriterium voraus, oder?

Zumindest wenn man eine lineare Regression rechnet.

Gibt es Alternativen zu den Mediationen, die in SPSS umzusetzen sind?

Die Frage ist vielleicht etwas unkonkret.

Wie groß ist denn die Stichprobe?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Geronimopie]

Danke erst mal für deine Antwort PonderStibbons!

Ich habe den Zusammenhang mittels Pearsons r überprüft und lediglich signifikante / nicht signifikante Ergebnisse erhalten. Meinst du ich sollte mir mal eine Streudiagramm-matrix ausgeben lassen und die Linearitäten statt dessen daher ableiten? Wie könnte ich denn auf Zusammenhänge untersuchen, die nicht linear sind?

Ich dachte mir, da mein Ergebnisteil durch die nicht-Linearität momentan sehr kurz ist, ad hoc noch zusätzlich etwas machen zu können. Verwirrt bin ich eben, weil meine Betreuerin von moderierter Regression sprach - in welchem Fall kann ich diese denn ohne linearen Zusammenhang zwischen Prädiktor und Kriterium rechnen?

Die Stichprobe liegt bei N = 183.

Vielen Dank und viele Grüße

[Holgonaut]

Hi Leute,

da du in der Schlussphase der BA-Arbeit zu scheinst, dürfte Deine Motivation, dass wohlige SPSS-Universum zu verlassen, sicher gering sein und das versteh ich auch. Falls nicht und wenn das mal andere lesen sollten: Die Verquickung von Annahmen über Linearität und Mediation dürfte ein weiteres Ergebnis der Vermischung von kausalen Annahmen und Daten-Analyse/Regression verursacht worden sein. Kausale Effekt im Allgemeinen und Mediation im Speziellen setzen keine Linearität voraus. Das paper

Imai, K., Keele, L., & Tingley, D. (2010). A general approach to causal mediation analysis. Psychological Methods, 15(4), 309-334.

könnte zwar etwas happig sein, aber im Kapitel

Imai, K., Keele, L., Tingley, D., & Yamamoto, T. (2010). Causal mediation analysis using R. In D. V. Hrishikesh (Ed.), Advances in social science research using R (pp. 129-154): Springer.

gibt es einfache Beispiele mit R code. Im zentralen Beispiel präsentiert Imai ein Mediatormodell mit linearem x --> m - Effekt und nicht-linearem m --> y - Effekt. Beide Teileffekte werden dann getrennt von einander geschätzt--der erste durch lm(m ~ x) und der zweite nonlinear mittels gam(y ~ s(m)) und dann mit der mediation()-Funktion seines mediation-packages mittels bootstapping verknüpft.

Grüße
Holger

[Geronimopie]

Hallo Holger,

auch dir vielen Dank für die fixe Antwort.
Tatsächlich würde dieser Ansatz meinen Rahmen nun etwas sprengen und wie richtig von dir angenommen würde ich jetzt nur ungerne das 'wohlige SPSS-Universum' verlassen um mich mit R auseinanderzusetzen.

Da ich außer den beiden Mediationen noch zwei Moderationshypothesen getestet habe (Prädiktor: Cronischer Stress; Kriterium: IGD; Moderatoren: Funktionales / Dysfunktionales Coping) und hier jeweils keinen signifikanten Interaktionsterm nachweisen konnte, ist meine Idee nun eine explorative lineare Regression zu rechnen in der ich sowohl funktionales als auch dysfunktionales Coping als UV behandle und den Einfluss zusammen mit den UVs Achtsamkeit und chronischem Stress auf die AV IGD überprüfe.

Wenn jemand sonst noch einen Anstoß hat - sehr gerne

Vielen Dank!!

[PonderStibbons]

Du hast drei theoriegestützte Analysen mit einer brauchbaren Stichprobengröße durchgeführt und konntest Deine Hypothesen nicht stützen. Ich frage mich, wieso das nicht ausreichen soll, zumal bei einer BA-Arbeit.

Ich habe den Zusammenhang mittels Pearsons r überprüft und lediglich signifikante / nicht signifikante Ergebnisse erhalten.

Du betonst in diesem thread die Linearität. Heißt das, Du nimmst
eventuelle nichtlineare Beziehungen an?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Geronimopie]

Nachdem ich meine Hypothesen falsifiziert habe (mein Verständnis: keine Linearität --> keine Mediation), hatte meine Betreuerin von einer 'moderierten Regression' gesprochen, die ich post hoc durchführen könnte.
Ich verstehe beim besten Willen nicht, wie das machbar sein soll - der Zusammenhang zwischen UV und AV muss ja auch bei einer moderierten Regression linear sein soweit ich weiß.
Ich frage mich einfach, ob es eine Form der moderierten Regression gibt, die keine Linearität voraussetzt - falls ja: wie heißt diese und was sind dafür die Voraussetzungen?
Da meine Betreuerin mittlerweile im Urlaub ist, kann ich sie leider nicht mehr zeitnah dazu befragen.

Vielen dank und viele Grüße