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[integral]

Hallo zusammen,

ich habe als aV ein Mass für Kriminalitätsfurcht:
- fear

als unabhängige Variablen habe ich:
- vikt: gibt an, wie häufig man Verbrechensopfer wurde
- tvhrs: gibt an, wieviele stunden man Fernseh schaut

Wenn ich nun ein lineares Modell rechne, dann sind beide (semipartiellen) Regr.koeffizienten positiv,
was ich so interpretiert habe, dass sowohl ein grösserer Fernsehkonsum wie auch viele Opferwerdungen
die Furcht in die Höhe treiben.

Weil mich die Hypothese interessiert hat, ob ein hoher Fernsehkonsum vorallem dann "wirkt", wenn man
schon häufig Opfer wurde, habe ich eine Interaktion ins Modell aufgenommen:

fear~vikt + tvhrs + vikt*tvhrs

Zwar kann ich aufgrund der sign. Interaktion meine Hypothese bestätigen (Opferwerdung verstärkt den Effekt des Fernsehens), nur wird dann
aber der Haupteffekt von tvhrs negativ? Wie soll ich das interpretieren?

Vielen Dank

[Holgonaut]

Hi,

im "Angesicht" einer Interaktion, ist das kein Haupteffekt mehr, sondern ein first-order-Effekt - d.h. der Effekt der Variable bei einem Wert von 0 der anderen Variable.
In deinem Fall dürfte das der Effekt des Fernsehens in der Nicht-Opfer-gruppe (vorausgesetzt, das ist ein dummy) sein. Ist der denn sign. (bwz. wenn du eine große Stichprobe hast, substantiell?

Zur Interpretation kannst du ja mal einen simplen scatter plot zwischen TV und fear machen - nur mit den Nicht-Opfern.

Grüße
Holger

[integral]

Hi,

im "Angesicht" einer Interaktion, ist das kein Haupteffekt mehr, sondern ein first-order-Effekt - d.h. der Effekt der Variable bei einem Wert von 0 der anderen Variable.
In deinem Fall dürfte das der Effekt des Fernsehens in der Nicht-Opfer-gruppe (vorausgesetzt, das ist ein dummy) sein. Ist der denn sign. (bwz. wenn du eine große Stichprobe hast, substantiell?

Zur Interpretation kannst du ja mal einen simplen scatter plot zwischen TV und fear machen - nur mit den Nicht-Opfern.
Grüße
Holger

Hallo Holger!

Also die Opfer-Variable ist nicht dichotom, sondern metrisch. Es ist eben so, dass ich verschiedene Masse für Kriminalitätsfurcht (z.B. bezüglich verschiedener Delikte) habe, und der TV-Effekt ist nicht bei allen signifikant, sondern nur bei einigen. Unten habe ich mal Liniendiagramme für zwei verschiedene Furcht-Variablen erstellt:






Ich glaube, ich habe einfach etwas Mühe den First-Order-Effekt zu interpretieren, wenn da noch eine Interaktion im Modell ist: Ohne Interaktion hab ich mir einen "Haupteffekt" so vorgestellt, dass das das der Effekt einer uV auf die aV ist unabhängig der anderen Prädiktoren. Aber die Interaktion kann ich mir bei der Interpretation des TV-Konsum schlecht "herausdenken", weil ja der TV-Konsum in der Interaktion auch drinsteckt. Ich hoffe, du verstehst, was ich meine.

[Holgonaut]

Hi,

in den Abb. sehe ich nicht, wie der firstorder (FO)-Effekt von TV negativ sein kann.

Wenn der Moderator metrisch und zentriert ist, ist der FO-Effekt der Effekt des Prädiktors bei *mittlerem* Moderator-Wert.
Ganz einfach.

Gruß
Holger

[integral]

Hallo Holger,

die Abbildungen stellen auch nur die Effekte des TV-Konsums auf die Furcht dar (Modell ohne Interaktion), dann sind sie also noch positiv, was theoretisch auch Sinn macht. Mit Interaktionsterm werden die FO-Effekte allerdings negativ, was ich sehr seltsam finde: http://www.reduts.net/table.jpg . Die aV in der Tabelle stellen einfach verschiedene Aspekte der Furcht dar.

[Holgonaut]

Ja, aber beide sind nicht signifikant.

Wie groß ist eigentlich die Stichprobe? Die Effekte sehen alle nicht besonders hoch aus.

Des weiteren solltest du dringend den / die Interaktionseffekte grafisch abbilden. Die Interpretation FO-Effekts hängt halt auch
von der Bedeutung des Mittelwerts von vikt ab. Was ist mittleres vikt?

Grüße
Holger