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[josef.fuchs]

Hallo in die Runde,
meine Forschung zielt darauf ab, ob 6 verschiedene Variablen die Stärke des Zusammenhangs zwischen 1 Prädiktor und 3 verschiedenen Kriterien beeinflussen.
Die Varianzaufklärung des Prädiktors liegt bei allen Kriterien über 25%, also in einem sehr guten Bereich.
Ich habe die moderierenden Effekte jeweils in einzelnen Moderatoranaylsen (insgesamt 18!!) überprüft (Hayes Process Plugin 3.5) und dabei 5 signifikante Effekte (p <. 05) gefunden; Bei 13 Variablen waren die Interaktionsterme) waren nicht signifikant.
Meine Frage lautet nun: Da ich diese Auswertung mit einem Datensatz (n = 250) Personen durchgeführt habe: Ist eine Korrektur des Signifikanzniveaus notwendig (Bonferroni o.Ä.)?
Vielen Dank für die Hilfe an der Stelle
Josef

[PonderStibbons]

Warum 18;Analysen und nicht 3?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[josef.fuchs]

Hallo PonderStibbons,
danke für die schnelle Rückmeldung.
Process erlaubt nicht mehr als zwei Moderatoren (ist für mich auch nachvollziehbar, da ja mit mehr als zwei Moderatoren ein Interpretation sicher extrem schwierig ist).
Für zwei der drei abhängigen Variablen waren jeweils zwei von fünf Interaktionsterme (präd*mod(i)) signifikant. Ich habe diese beiden dann mal testweise in eine Auswertung mit Process (Model 2, parallele Moderation) gepackt. In beiden Fällen war dann nur noch ein Moderator signifikant.
Wie wärst du die Fragestellung denn angegangen. Momentan habe ich 18 Hypothesen, vereinfacht:
H1-H6: Präd(a) -> Krit (a) - Moderation von Mod(1), Mod(2), Mod(3), Mod(4), Mod(5), Mod(6)?
H7-H12: Präd(a) -> Krit (a) - Moderation von Mod(1), Mod(2), Mod(3), Mod(4), Mod(5), Mod(6)?
H13-H18: Präd(a) -> Krit (a) - Moderation von Mod(1), Mod(2), Mod(3), Mod(4), Mod(5), Mod(6)?
Viele Grüße
Josef