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[lisa45602]

Hallo Zusammen,

ich habe folgendes MixedModel durchgeführt: mixed_model <- lmer(Einstellung ~ Ärger * Angst + (1 | Szenario) + (1 | ID), data = data_long)
summary(mixed_model)

Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
REML criterion at convergence: 6969.2

Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.7466 -0.5225 0.0852 0.6260 4.0080

Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
ID (Intercept) 0.321919 0.5674
Szenario (Intercept) 0.005641 0.0751
Residual 0.480013 0.6928
Number of obs: 3072, groups: ID, 192; Szenario, 8

Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3.702e+00 5.038e-02 5.212e+01 73.487 <2e-16 ***
Ärger -1.986e-02 1.250e-02 2.870e+03 -1.589 0.112
Angst 1.885e-01 1.250e-02 2.870e+03 15.078 <2e-16 ***
Ärger:Angst 9.767e-04 1.250e-02 2.870e+03 0.078 0.938
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Correlation of Fixed Effects:
(Intr) Ärger Angst
Ärger. 0.000
Angst 0.000 0.000
Ärger_:An_ 0.000 0.000 0.000


- leider finde ich nirgendwo, wie ich diese Ergebnisse berichte. Ist es so richtig?: "Die Ergebnisse zeigen, dass die empfundene Angst einen signifikanten Einfluss auf die Einstellung hat (B = 0.1885, SE = 0.0125, t(2870) = 15.078, p < .001).

Ich wäre euch sehr dankbar, wenn mir hier jemand helfen könnte!