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[Sandwitch]

Hallo alle zusammen,

ich habe mal wieder ein Verständnisproblem.
Also, ich habe eine moderierte hierarchische Regression mittels SPSS gerechnet. Dabei wurde der Interaktionsterm aus dem letzten Block signifikant. Mittels einer Excel-Datei habe ich die entsprechenden Zusammenhänge schon dargestellt, aber jetzt muss ich ja auch noch überprüfen in welche Richtung der Moderatoreffekt wirkt (?).
Die einzelnen Prädiktoren habe ich bereits vor der Berechnung z-standardisiert, weil ich irgendwo gelesen hatte, dass dadurch die anschließende Interpretation des Interaktionsterms erleichtert wird.
Wenn ich das richtig verstanden habe, dann muss ich im nächsten Schritt in SPSS lineare Regressionen rechnen, aber was wähle ich als AV aus? Und wo muss z. B. x1 + 1 SD eingefügt werden?
Es gibt von Aiken & West (1991) ein Buch dazu, welches ich auch gelesen habe, aber irgendwie stehe ich wirklich total auf dem Schlauch!!!
Wäre wirklich super, wenn mir jemand helfen könnte.

Schon mal vielen Dank im Voraus.

Sandwitch

[daniel]

[...] aber jetzt muss ich ja auch noch überprüfen in welche Richtung der Moderatoreffekt wirkt (?).

Was meinst Du denn mit "in welche Richtung"?

[strukturmarionette]

Hi,

das was Du machen willst, wäre wahrscheinlich bei

Diehl, J. M. & Staufenbiel, T. (2008).
Statistik mit SPSS für Windows Version 15, 1te Auflage 2007, Verlag Dietmar Klotz: Eschborn.

Kapitel 64, Multiple Korrelation und Regression, Seite 438 - 440.

in Anlehnung an:
Baron, R. M. & Kenny, D. A. (1986). The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Coneptual, Strategic, and Statistical Considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173-1182.

relativ einfach nachzuvollziehen.

Diese SPSS ´Blöcke´ und Z-Standardisierungen sind m.E. nicht erforderlich.

Gruß
S.

[Sandwitch]

Hallo,

das mit der Richtung kann ich nicht so richtig erklären, war vermutlich Blödsinn.

Jetzt hab ich mir Aiken & West (1991) doch nochmal angeschaut und glaube etwas herausgefunden zu haben....

1.) Habe in SPSS eine neue Variable erstellt: von der standardisierten Moderatorvariable habe ich 1 abgezogen bzw. 1 hinzugefügt (da mein Mittelwert = 0 ist und die Standardabweichung = 1)

2.) Mit der neuen Variable und meinem standardisierten Prädiktor habe ich einen Interaktionsterm gebildet.

Im Anschluss wollte ich eine einfache lineare Regression berechnen, die meinen standardisierten Prädiktor, die neue Variable und den neuen Interaktionsterm enthält.

Eigentlich dachte ich, dass ich so herausbekomme welche "Richtung" (positiv oder negativ) das unstandardisierte Betagewicht meines Prädiktors annimmt.
Wenn ich aber, wie bisher auch, die Regressionsanalyse mit dem listenweisen Fallausschluss rechne, dann ist der Mittelwert meiner Moderatorvariable nicht mehr =1, sondern größer!!!! Rechne ich die Regression dagegen mit dem paarweisen Fallausschluss, dann ist der Mittelwert = 0.

Welchen Fallausschluss muss ich denn jetzt verwenden????

Bislang war meine Begründung für den listenweisen Fallausschluss, dass dadurch eine Vergleichbarkeit zwischen den verschiedenen Regressionsanalysen möglich wird.
Spielt das hier keine Rolle mehr???

Bei Aiken & West (1991) finde ich leider überhaupt keine Hinweise darauf, welches Vorgehen hier angemessen ist.

Vielleicht kann mich einer von euch aufklären


Vielen Dank im Voraus.

Gruß Sandwitch

@ Strukturmarionette
Die z-Standardisierung habe ich wegen meines Interaktionsterms gemacht. Da hatte ich die Wahl zwischen Zentrierung und Standardisierung. Hab mich dann für die Standardisierung entschieden, weil dadurch die simple slope Analysen leichter von der Hand gehen sollen. Na ja, außerdem hat meine DA-Betreuerin darauf bestanden so vorzugehen.....

[daniel]

das mit der Richtung kann ich nicht so richtig erklären, war vermutlich Blödsinn.

Aber hier taucht sie schon wieder auf.

Eigentlich dachte ich, dass ich so herausbekomme welche "Richtung" (positiv oder negativ) das unstandardisierte Betagewicht meines Prädiktors annimmt.

Meine Vermutung ist, dass Du gar keine simple slope Analyse brauchst, aber ich mag mich irren, weil Du weder Deine Forschungsfrage(n), noch theoretische Ansätze, noch Hypothesen, noch Datenlage, noch exakte Ergebnisse berichtest.

Wenn Du, warum auch immer, wissen willst, welches Vorzeichen der b Koeffizient annimmt, wenn der (wieso eigentlich unr einer der beiden beteiligten Prädikatoren?) Prädikator nicht standardisiert ist, dann schätze Dein Modell, ohne voher zu standardisieren.

Die "Richtung" der Interaktion bekommst Du nicht mit einer simple slope Analyse. Dazu genügt es, die konditionalen Haupteffekte und den Interaktionsterm zu interpretieren. Dazu gehört mehr, als den p-value anzuschauen. Wie Interaktionseffekte interpretiert werden findest Du ansatzweise hier: regressionanalyse-f11/interaktionseffekt-t1190.html

Welchen Fallausschluss muss ich denn jetzt verwenden????

Paarweiser Ausschluss ist i.d.R. keine gute Idee, weil, neben anderen Problemen, die Standardfehler falsch berechnet werden (Allison, 2002:9). Zudem willst Du in "schrittweise" aufgebauten Modellen, wie Du richtig sagst, die Fallzahlen konstant halten.

Wenn ich aber, wie bisher auch, die Regressionsanalyse mit dem listenweisen Fallausschluss rechne, dann ist der Mittelwert meiner Moderatorvariable nicht mehr =1, sondern größer!!!!

Du musst die Standradisierung natürlich ebenfalls für das Analysesample machen.


Allison, Paul, D. (2002). Missing Data. Sage