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[PsychoAnna89]

Hallo in die Runde,
In meiner Abschlussarbeit rechne ich 2 Mediatoranalysen (wurde so präregistriert und ich habe auch keine Zeit noch viel anderes zu berichten leider). Eine Stichprobe, Querschnitt, eine Gruppe.
Ich habe auch bald Abgabe bin nun an der Diskussion. Aber gerade möchte ich etwas verstehen…
Kurz zum Hintergrund. Meine Hypothesen bestehen aus den Pfaden a, b, c der Mediatoranalysen (zwei, da zwei UV) mit jeweils den gleichen drei Mediatoren.

Die Pfade b der Mediatoranalysen sind alle sechs nicht signifikant. Durch die zwei Mediatoranalysen habe ich ja zweimal die Pfade M1 - AV, M2 - AV und M3 - AV.
Nun erschließt sich mir nicht der Hintergrund, warum die Ergebnisse nicht für beide UVs gleich sind. Wie werden die da mit einbezogen?
Wenn ich nun (trotz fehlender Voraussetzungen?) eine Lineare Regression mit M als UV und der AV rechne (mit Bootstrapping wegen Robustheit), dann sind die Pfade signifikant.

Ich würde gerne den Unterschied verstehen, um es gegebenenfalls berichten zu können.

Ganz lieben Dank

[PonderStibbons]

Kurz zum Hintergrund. Meine Hypothesen bestehen aus den Pfaden a, b, c der Mediatoranalysen (zwei, da zwei UV) mit jeweils den gleichen drei Mediatoren.

Ich würde vorschlagen, Du schilderst die Studie informativ und nachvollziehbar,
gerne Fragestellung(en), Variablen und ihre Messverfahren, Stichprobengröße.
Statt "signifikant (p=0,00001? p=0,049?) und "nicht-signifikant" (0,99? 0,051?)
wären informativ die Koeffizienten und die genauen p-Werte.

Nun erschließt sich mir nicht der Hintergrund, warum die Ergebnisse nicht für beide UVs gleich sind. Wie werden die da mit einbezogen?
Wenn ich nun (trotz fehlender Voraussetzungen?) eine Lineare Regression mit M als UV und der AV rechne (mit Bootstrapping wegen Robustheit), dann sind die Pfade signifikant.

Als Außenstehender verstehe ich hier leider noch nicht Ziel, Vorgehensweise
und Ergebnis der Analyse(n). "Wie werden die da mit einbezogen" ergibt sich
doch aus Deinem Vorgehen und der Syntax? Und warum Ergebnisse für 2
verschiedenen UVs gleich sein sollten, leuchtet nicht auf Anhieb ein. Und
was für Pfade und warum Bootstrapping in der letztgenannten Analyse?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[PsychoAnna89]

Ersteinmal vielen Dank für deine schnelle Antwort. Hier nun meine, musste die Grafiken in Worte umwandeln, deswegen hat es gerade nochmal solange gedauert.

Fragestellung: Zusammenhang Persönlichkeitseigenschaft Neurotizismus und Exhibitionismus mit Prokrastination und 3 Motivationsfacetten als Mediatoren. N = 705
X1 = Neurotizismus
X2 =Exhibitionismus
M1 = introjizierte Motivation
M2 = externale Motivation
M3 = Amotivation
Y = Prokrastination

Mit Process für SPSS
Mediatioranalyse 1: X1, M1,2,3 und Y
Mediatioranalyse 2: x2 M1,2,3 und Y

Der Plan war, nur diese beiden Mediatoranalysen zu rechnen und die Hypothesen H5a,b,c (der Zusammenhang zwischen der Motivation 1,2,3 mit Prokrastination ist positiv/negativ… als die Pfade b in der Ausgabe der jeweiligen Mediatoranalyse abzulesen.
Für Mediationsanalyse1 wäre es:

IM (M1) auf Prokrastination mit Beta =-.10 p =.08
EX (M2) auf Prok mit Beta =.15 mit p =.35
AM (M3) auf Prok mit beta =.04 mit p =.08


Für die zweite UV2:
IM (M1) auf Prokrastination mit Beta =-.08 p =.17
EX (M2) auf Prok mit Beta =.00 mit p =.93
AM (M3) auf Prok mit beta =.08 mit p =.34



Da die Literatur aber was anderes sagt (also es werden meist signifikante Zshe gefunden) habe ich explorativ eine lineare Regression gerechnet (mit Bootstrapping, da keine normalverteilte Residuen und auch die anderen Voraussetzungen sind eher mau)

Ich habe jetzt keine gespeicherten Koeffizienten und p-Werte von einer linearen Regression, die ich gerechnet habe. sie waren aber fast alle <.001, beta ähnlich schwach der obigen.

Und ich verstehe nicht wieso. Also wieso es einen Unterschied gibt zwischen der linearen Regression bspw “Zusammenhang zwischen Introjizierter Motivation und Prokrastination” (hier spielt X1 und X2 ja überhaupt keine Rolle)
und dem Pfad b der Mediationsanalyse “introjizierte Motivation beeinflusst Prokrastination” (jeweils anders für Mediation 1 oder 2)

Damit müssten Ziel, Vorgehensweise und Ergebnis der Analysen geklärt sein, hoffe ich.
Damit die Pfade klarer sind, ich aber keine Grafik anfügen kann, hier ein Versuch es zu erklären.

In Literatur zur Mediatoranalyse werden die Zusammenhänge zwischen den Variablen als Pfade von der UV auf den Mediator,. bzw auf die AV und vom Mediator auf die AV mit a und b und c grafisch dargestellt und benannt.


Die Frage “wie die UV in die Berechnung des Pfades b beeinflusst” kann ich anhand der Syntax mit Process leider nicht beantwortet (fehlt mir das Hintergrundwissen). Ich bin anfangs davon ausgegangen das Pfad a und b jeweils zwei “normale” lineare Regressionen sind. Leider lag ich da daneben.
Ich dachte, dass eine Regression wie beispielsweise “Zusammenhang von externaler Motivation und Prokrastination” immer gleiche Ergebnisse haben muss, egal was vorher gerechnet wurde. (deswegen dachte ich es wäre unabhängig vom vorherigen Schritt mit der UV Neurotizitismus oder Exhibitionismus). Hoffe das diese Erklärung nun etwas schlüssiger ist.

In der Literatur wird empfohlen lineare Regressionen mit Bootstrapping auszuführen, wenn die Voraussetzungen nicht erfüllt sind (was bei meiner Datenanalyse der Fall ist)

Warum ich das wissen will?
Meine Betreuung hat gemeint, es wäre ja bei 7 Hypothesen mit teilweise 3 Unterhypothesen ja überhaupt kein Aufwand das zu rechnen, weil die Hypothesen ja alle Teile der Mediatoranalyse sind. (Bspw. H1 Zsh UV1 und AV (als Pfad c), H3a,b,c Zsh UV1 und M1,2,3 (als Pfade a) sowie H4a,b,c Zsh M1,2,3 mit AV (als Pfade b)….usw ) - also habe ich das so präregistriert und gerechnet.
Nun will ich Forschungsimplikationen oder exploratives Vorgehen rechtfertigen.
Wenn ich aber jetzt als Beispiel die Hypothese “externale Motivation hängt positiv mit Prokrastination zusammen” - so als solches prüfen will, wäre das ja eigentlich eine lineare Regression… die habe ich aber nicht präregistriert und auch nicht gerechnet (wären ja einige für alle Fälle)

Ein Beispielsatz, den ich gerne verwenden würde wäre “ in einer explorativen linearen Regression wurde jedoch durchaus ein signifikanter Zusammenhang zwischen externaler Motivation und Prokrastination gefunden, weil… [und jetzt kommt mein Problem] warum eigentlich? WARUM ist hier ein Unterschied zur Hypothese aus der Mediatoranalyse.
Spricht das dafür, dass der Mediator einfach keiner ist und es andere Zusammenhänge gibt? (welcher Natur auch immer?) Externale Motivation könnte ja vielleicht auch eine unabhängige Variable sein, oder?
Ein anderer Beispielsatz, wäre “für zukünftige Forschungen wird vorgeschlagen, weitere Mediatoren / Moderatoren für den Zusammenhang von Motivation und Prokrastination zu testen.” Macht das dann Sinn?

Tut mir leid, wenn das hier jetzt so ausufert, aber ich kann das nicht kürzer fassen. Ich denke ich habe jetzt ausführlich meine Fragen im Kopf in Worte gefasst.

[strukturmarionette]

Hi,

- Bootstrapping bedeutet: Nicht Linear
- Bootstrapping ist nicht explorativ

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Da die Literatur aber was anderes sagt (also es werden meist signifikante Zshe gefunden) habe ich explorativ eine lineare Regression gerechnet

Das ist aber doch weder explorativ noch überhaupt eine nachvollziehbare Verfahrensweise. Wenn nur Ergebnisse gelten dürfen,
die der Literatur entsprechen, wozu dann überhaupt noch die Studie?

Ich habe jetzt keine gespeicherten Koeffizienten und p-Werte von einer linearen Regression, die ich gerechnet habe. sie waren aber fast alle <.001, beta ähnlich schwach der obigen.

Wieso p-Werte, es wurde doch Bootstrap verwendet?

Und ich verstehe nicht wieso. Also wieso es einen Unterschied gibt zwischen der linearen Regression bspw “Zusammenhang zwischen Introjizierter Motivation und Prokrastination” (hier spielt X1 und X2 ja überhaupt keine Rolle) und dem Pfad b der Mediationsanalyse “introjizierte Motivation beeinflusst Prokrastination” (jeweils anders für Mediation 1 oder 2)

In der Mediationsanalyse sind noch weitere Variablen enthalten, demnach können sich die Erklärungsbeiträge der betrachteten Variable ändern.
Anscheinend entgeht mir der Aspekt, warum es anders sein sollte.

Damit die Pfade klarer sind, ich aber keine Grafik anfügen kann, hier ein Versuch es zu erklären.

Es gibt Image-Hoster, wo man es hochladen und verlinken kann.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[PsychoAnna89]

Danke nochmal für deine Hilfe.
Sorry, dass ich nicht eher antworten konnte. Ich habe mich dazu entschieden, diesen Teil nicht mit in die Arbeit aufzunehmen, allerdings wenn ich sie dann abgegeben habe, werde ich dieser Frage doch weiter auf den Grund gehen.
Lieben Dank nochmal.