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[berlinuniversity]

Hallo Zusammen,

ich habe einen Interaktionsterm erstellt wobei ich den Einfluss von X1 auf Y untersuchen will und X2 auf die Intensität dieses Einflusses wirkt.

Das Vorzeichen des Koeffizienten des Interaktionstermes (b3) ist negativ und das der beiden unabhängigen variablen(b1 und b2) positiv.

Erste Frage: Wie kann das sein?

Zweite Frage: Der Effekt von X1 auf Y berechnet sich durch b1 - b3*X2. Der Effekt wird also durch eine gerade mit negativer Steigung dargestellt, die abhängig von X2 positiv oder negativ sein kann.

Ich würde folgendes vorschlagen: Bis zu einem bestimmten Wert von X2 ist der Effekt positiv, danach überrollt der Effekt von X2 jedoch den von X1 und der modulierte Effekt wird negativ.

Was meint ihr zu dieser Interpretation?

Beste Grüße, Timko

[daniel]

Erste Frage: Wie kann das sein?

Wieso sollte das nicht so sein können?

Zweite Frage: Der Effekt von X1 auf Y berechnet sich durch b1 - b3*X2.

In diesem Fall ja. Allgemein natürlich b1 + b3*X2.

[quotze]
Ich würde folgendes vorschlagen: Bis zu einem bestimmten Wert von X2 ist der Effekt positiv, danach überrollt der Effekt von X2 jedoch den von X1 und der modulierte Effekt wird negativ.
[/quote]

Klingt schlüssig. Eine weitere Diskussion zur Interpretation von Interaktionseffekten bzw. konditionalen Haupteffekten findest Du hier: regressionanalyse-f11/interaktionseffekt-t1190.html

[berlinuniversity]

Ich habe gegen meine eigene Interpretation nur folgenden Einwand. Der Effekt der das negativ werden lässt ist ja eigentlich nicht der von X2 (der für sich betrachtet positiv ist), sondern der Interaktionseffekt von X2 auf die Beziehung von X1 und Y. Es ist dann doch eher der Interaktionseffekt der das negativ werden lässt,oder?

[daniel]

Das sind Fragen der Formulierung. Die sind zwar wichtig, ich denke aber, entscheidender ist das Verständnis des Konzepts. In Deinem Modell gibt es zwei konditionale Haupteffekte und einen Interaktionseffekt.

An der Stelle X1 = 0 ist der Effekt von X2 positiv (beta2). Für X1 gilt die analoge Interpretation. Der jeweils positive Effekt der beiden Variablen nimmt aber mit Anstieg der jeweils weiteren Variable ab. Hast Du mal getestet, ob X1 und X2 nicht lineare Effekte ahben? Das könnte dann eine Interpretation "vortäuschen", weil die Haupteffekte nicht korrekt modelliert wurden (vgl. http://www.stata.com/meeting/germany12/ ... oyston.pdf).

[berlinuniversity]

Danke Daniel,

Ich werde mich daran machen das zu überprüfen allerdings muss ich mich erst einarbeiten da ich Statistik-Anfänger bin und das mit den nicht linearen Effekten noch nicht so ganz verstehe. Sobald ich raus gefunden habe was es damit auf sich hat werde ich mich hier wieder melden.

Gruß,

Timko

[daniel]

Nicht lineare Effekte könnten z.B. Grenznutzeneffekte oder ähnliches sein. Mittels Polynomen kannst Du sowas testen. Das solche Dinge Interaktionen vortäuschen können ist m.E. allerdings nicht vielen bekannt. Mir zumindest war das relativ neu.