,In der Uni planen wir ein Forschungsprojekt. Wir wollen untersuchen, inwiefern die Hilfsbereitschaft ggü. Geflüchteten davon abhängt, ob die/der Geflüchtete ein Kriegs- oder ein Klimaflüchtling ist (Fluchtgrund). Mediiert wird der Effekt des Fluchtgrunds auf die Hilfsbereitschaft darüber, ob der/die Geflüchtete als zur Flucht gezwungen wahrgenommen wird (Gezwungenheit). Zusätzlich nehmen wir eine Moderation (des a-Pfades) an: Der Effekt des Fluchtgrundes auf die Gezwungenheit wird darüber moderiert, wieviel Kontakt bereits zu Klimaflüchtlingen erfolgte (Kontakt), über die politische Einstellung und über das Klimabewusstsein. Ist leider etwas schwer zu erklären, daher hier nochmal eine Aufzählung:
AV: Hilfsbereitschaft
Prädiktor: Fluchtgrund (Krieg- vs Klima)
Mediator: Gezwungenheit
Moderatoren der Mediation "Fluchtgrund-->Gezwungenheit": Kontakt, politische Einstellung, Klimabewusstsein
Unser Plan ist es von jeder Versuchsperson alle Moderatoren zu erfassen. Dann bekommt jede VP zwei Fallvignetten gezeigt (within-Design). In der einen wird eine Person vorgestellt, die aufgrund des Krieges flüchtet. In der anderen wird eine Person vorgestellt, die aufgrund des Klimas flüchtet. Nach den Fallvignetten wird jeweils die wahrgenommene Gezwungenheit und die Hilfsbereitschaft ggü. der geflüchteten Person abgefragt.
Jetzt zu meinen eigentlichen Fragen: wir haben ja dann von jeder VP pro Fallvignette Daten zur Gezwungenheit und Hilfsbereitschaft (also jeweils zweimal). Sind das dann genestete Daten (innerhalb einer Person) und muss ich ein Multilevel/Hierarchisches Modell rechnen? Wie kann ich generell diesen Versuchsaufbau mit einer moderierten Mediation umsetzen? Ich freue mich über jede Idee oder Tipps, wo man sowas nachlesen kann.
Liebe Grüße,
Celina
