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[katrin.ostermeier]

Hallo zusammen,

ich habe eine moderierte Regression in R gerechnet und bräuchte Hilfe bei der Interpretation des den R-Outputs.
AV: Kaufabsicht (intervallskaliert)
UV: Verpackungsmaterial (Faktor mit 3 Kategorien (Kunststoff, Papier und unverpackt)
Moderator: wahrgenommene Produktnachhaltigkeit (intervallskaliert)

R-Befehl:
lm(formula = Kaufabsicht ~ Verpackungsmaterial * Produktnachhaltigkeit, data = data)

R-Output:
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.7396 -0.9905 0.0838 1.0294 3.4101

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.1841 0.4182 5.222 5.4e-07 ***
VerpackungsmaterialPapier -0.3330 0.8360 -0.398 0.69089
Verpackungsmaterialunverpackt 1.2206 0.9546 1.279 0.20284
Produktnachhaltigkeit 0.3575 0.1173 3.046 0.00271 **
VerpackungsmaterialPapier:Produktnachhaltigkeit 0.2202 0.1828 1.205 0.23016
Verpackungsmaterialunverpackt:Produktnachhaltigkeit -0.1892 0.1930 -0.980 0.32840
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1.5 on 161 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.2507, Adjusted R-squared: 0.2274
F-statistic: 10.77 on 5 and 161 DF, p-value: 5.984e-09



Kann mir jemand helfen, den Output ausführlich zu interpretieren?

[PonderStibbons]

Es ist leider nicht auf Anhieb ersichtlich, wie umfangreich und gründlich "helfen" sein soll.
Vielleicht machst Du einen Aufschlag und fragst dann gezielt nach dem, was Dir noch unklar ist?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[katrin.ostermeier]

[quote="PonderStibbons"]Es ist leider nicht auf Anhieb ersichtlich, wie umfangreich und gründlich "helfen" sein soll.
Vielleicht machst Du einen Aufschlag und fragst dann gezielt nach dem, was Dir noch unklar ist?

Ich konnte bereits feststellen, dass es einen signifikanten Unterschied in der Kaufabsicht zwischen den Gruppen Kunststoff und Papier sowie Kunststoff und unverpackt gibt.

Jetzt möchte ich testen, ob der Unterschied hinsichtlich der Kaufabsicht aufgrund des Verpackungsmaterials durch die wahrgenommene Produktnachhaltigkeit moderiert wird.
Ich habe dazu die Moderation bereits in R gerechnet aber kann den Output nicht interpretieren und somit keine Aussage treffen ob dies bestätigt werden kann. Mein Problem liegt darin, dass ich drei Gruppen habe, aber nur zwei Gruppen (Papier und unverpackt) im Output angezeigt werden.

[bele]

Hallo,

mit code-Tags wird Dein Ergebnis eigentlich sehr viel lesbarer. Wenn Du es einfach aus R in code-Tags gepostet hättest, könnte man es gut sehen. Leider hast Du zusätzliche Leerzeichen eingefügt, die es jetzt etwas zerrupfen:

Code: Alles auswählen

lm(formula = Kaufabsicht ~ Verpackungsmaterial * Produktnachhaltigkeit, data = data)

[b]R-Output[/b]:
Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-3.7396 -0.9905  0.0838  1.0294  3.4101

Coefficients:
                                                                                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)                                                                    2.1841     0.4182   5.222  5.4e-07 ***
VerpackungsmaterialPapier                                          -0.3330     0.8360  -0.398  0.69089   
Verpackungsmaterialunverpackt                                    1.2206     0.9546   1.279  0.20284   
Produktnachhaltigkeit                                                   0.3575     0.1173   3.046  0.00271 **
VerpackungsmaterialPapier:Produktnachhaltigkeit         0.2202     0.1828   1.205  0.23016   
Verpackungsmaterialunverpackt:Produktnachhaltigkeit -0.1892     0.1930  -0.980  0.32840   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1.5 on 161 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.2507,   Adjusted R-squared:  0.2274
F-statistic: 10.77 on 5 and 161 DF,  p-value: 5.984e-09


Vorher sah es ungefähr so aus:

Code: Alles auswählen

Coefficients:
                                                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)                                          2.1841     0.4182   5.222  5.4e-07 ***
VerpackungsmaterialPapier                           -0.3330     0.8360  -0.398  0.69089   
Verpackungsmaterialunverpackt                        1.2206     0.9546   1.279  0.20284   
Produktnachhaltigkeit                                0.3575     0.1173   3.046  0.00271 **
VerpackungsmaterialPapier:Produktnachhaltigkeit      0.2202     0.1828   1.205  0.23016   
Verpackungsmaterialunverpackt:Produktnachhaltigkeit -0.1892     0.1930  -0.980  0.32840   
---


Mein Problem liegt darin, dass ich drei Gruppen habe, aber nur zwei Gruppen (Papier und unverpackt) im Output angezeigt werden.

Man nennt das Dummycodierung: Eine der drei Kategorien ist die Basis auf die die anderen beiden bezogen werden. Du solltest Dich eingehen damit beschäftigen, bevor Du irgendwas anderes mit dieser Regression rechnest, denn Deine Nachfrage zeigt, dass Du eine wesentliche Grundlage der Regression mit nominalen Variablen / Faktoren noch nicht verstanden hast. Ein Leseeinstieg kann die Wikipedia sein: https://de.wikipedia.org/wiki/Dummy-Variable Besser ein Einführungsbuch in lineare Regression.

Wenn das Verpackungsmaterial Papier ist, sind die Kaufabsicht um 0,33 gegenüber Kunsstoff und wenn es unverpackt ist, steigt die Kaufbereitschaft um 1,22 gegenüber der Kunststoffverpackung.

Welches Faktorstufe (welcher "level" des "factor") die Basis ist mit der der Rest verglichen wird, kannst Du mit dem Kommando relevel() einstellen: https://rdrr.io/r/stats/relevel.html

LG,
Bernhard