STATISTIK-FORUM.de

[SusiM]

Liebe Mitglieder des Forums,

wir haben ein Schulprojekt und sind gerade in der SPSS-Auswertung.

Folgende Hypothesen haben wir:
H1: Home Office hat einen positiven Einfluss auf den Arbeitsstress.
H2: Home Office hat einen positiven Einfluss auf die Fluktuationsrate.
H3: Die Führungstätigkeit moderiert im Kontext von Home Office den positiven Einfluss auf den Arbeitsstress.
H4: Die Führungstätigkeit moderiert im Kontext von Home Office den positiven Einfluss auf die Fluktuationsrate.

Für H1 und H2 wurde eine einfache lineare Regressionsanalyse durchgeführt, mit dem Ergebnis, dass das Modell nicht signifikant ist.

Für H3 und H4 wurde eine Moderationsanalyse durchgeführt, mit dem Ergebnis, dass H3 signifikant ist und ein Moderationseffekt der Führungstätigkeit besteht. Das Modell von H4 war wieder nicht signifikant aber es herrschte trotzdem ein Moderationseffekt.

JETZT MENE FRAGE: Wie kann ich dies nun interpretieren? H1 und H2 waren nicht signifikant, weshalb ich davon ausgegangen bin, dass überhaupt kein Moderationseffekt bestehen kann und schon gar keine Signifikanz bei H3.

Vielen lieben Dank im Voraus für die Hilfe.

Liebe Grüße,
Susi

[PonderStibbons]

"Signifikant" / "nicht signifikant" (übrigens sollte man "statistisch signifikant" benutzen; es
hat nichts mit dem Alltagsbegriff "signifikant" im Sinne von wichtig, bedeutend, groß zu tun)
ist nicht sonderlich aussagekräftig. Eine Veränderung von p = 0,049 auf p=0,050? Von
p = 0,0001 auf p=0,98? Zumindest sollte man die p-Werte und unbedingt immer die Stichprobengröße
angeben, gerne auch Koeffizienten und deren Standardfehler.

Ein Moderatoreffekt erfordert als Voraussetzung keineswegs einen inferenzstatistisch signifikanten
Effekt. Wenn in einem Experiment die Mittelwerte von Experimental- und Kontrollbedingung bei
Männern 100 versus 200 betragen, bei Frauen umgekehrt 200 versus 100, dann wird der allgemeine
Vergleich zu 150 versus 150. In den Subgruppen hat sich also etwas getan, was sich insgesamt
gegenseitig aufhebt. Siehe auch hier rechts oben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[SusiM]

Vielen lieben Dank für die schnelle Antwort!

Das bedeutet, in der einfachen linearen Regressionsanalyse kann zwar keine statistische Signifikanz berechnet werden, aber in der Moderationsanalyse kann eine statistische Signifikanz auftreten, da eine neue Subgruppe (also der Moderator Führungskräfte) hinzugefügt wurden?

[bele]

Hallo,

die Formulierung "Subgruppe" ist hier missverständlich bis falsch. Wir wissen jetzt, dass das Modell ohne Moderator falsch spezifiziert war. Das falsche Modell ohne Moderator wurde nicht signifikant, das weniger falsche mit Moderator scheint besser zu den Daten zu passen. Eine konkrete Veranschaulichung, wie es dazu kommen kann hat PonderStibbons ja dargelegt. Du darfst halt im Grundsatz nicht vergessen, dass die Modellformulierung von Dir kommt und nicht von den Daten. Wenn Du dem Modell keine Freiheiten gibst, Führungstätigkeit zu berücksichtigen, dann passen führungsabhängige Daten da eben nicht zu.

LG, Bernhard