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[the_mouse3619]

Hi zusammen,

ich arbeite gerade an der Auswertung meiner Masterarbeit und stehe da gerade ein bisschen auf dem Schlauch.

Untersucht wird die Auswirkung eines charismatischen Führungsstils im Vergleich zu einem neutralen Führungsstil auf die Leistung in einer kreativen Aufgabe (2 Gruppen, Probanden haben Video einer Führungsperson (charismatisch/neutral) gesehen und sollen dann ein Geschäftsmodell erarbeiten). N = 180. Die Leistung wurde in verschiedenen UVs gemessen, also zb die Einzigartigkeit des Geschäftsmodells, die Länge des Textes, die Anzahl der Quellen.
Außerdem wurden weitere Variablen erhoben, auf denen ich weitere Hypothesen basiert habe: Es wurde die physiologische Erregung erhoben, die laut meiner Hypothese der Mediator sein soll, und außerdem die Persönlichkeitseigenschaften, die den Effekt moderieren sollen (laut meinen Hypothesen).

Jetzt habe ich zunächst T-Tests gerechnet, um zu schauen, ob überhaupt ein Unterschied zwischen den Gruppen besteht, was die Leistungsvariablen angeht und diese waren alle nicht signifikant.

Frage: Ist es trotzdem sinnvoll, eine Mediations- und Moderationsanalyse zu machen? Gerade bei der Mediation durch die physiologische Erregung erscheint es mir nicht so sinnvoll, da ja gar keine Zusammenhang besteht, der mediiert werden kann? Oder denke ich da komplett falsch? Ich bin leider wirklich ein Statistik-Banause und wäre daher sehr sehr froh über jegliche Art von Hilfe, auch wenn das wahrscheinlich eine sehr grundlegende Frage ist.

Vielen Dank im Voraus!!

[PonderStibbons]

Jetzt habe ich zunächst T-Tests gerechnet, um zu schauen, ob überhaupt ein Unterschied zwischen den Gruppen besteht, was die Leistungsvariablen angeht und diese waren alle nicht signifikant.

Das heißt ja für sich genommen nicht viel. p=0,05? p=0,99? Bei n1=n2=90 ist die power aber an sich ausreichend.
NB, warum nicht ein Hotellings T² mit allen AVs simultan, damit kannst Du "Leistung" in einer einzigen Analyse
untersuchen.

Frage: Ist es trotzdem sinnvoll, eine Mediations- und Moderationsanalyse zu machen?

Warum hast Du eigentlich die t-Tests gemacht und nicht gleich Deine angekündigten Analysen?
Sind inferenzstatistisch signifikante Gruppenunterschiede Bestandteil Deiner Fragestellungen bzw.
für Deine Analysen eine explizite Voraussetzung?

Gerade bei der Mediation durch die physiologische Erregung erscheint es mir nicht so sinnvoll, da ja gar keine Zusammenhang besteht, der mediiert werden kann?

p > 0,05 ist nicht dasselbe wie "kein Zusammenhang". Nur "kein Nachweis geführt".

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Hallo Maus,

Jetzt habe ich zunächst T-Tests gerechnet, um zu schauen, ob überhaupt ein Unterschied zwischen den Gruppen besteht, was die Leistungsvariablen angeht und diese waren alle nicht signifikant.

Frage: Ist es trotzdem sinnvoll, eine Mediations- und Moderationsanalyse zu machen?

Wie PonderStibbons schon impliziert ist es bei Zusammenhängen die mehrere Prädiktoren umfassen in der Regel sinnvoll, gleich die multiple Regression zu rechnen und sich mit solchen einfachen Gruppenunterschieden nicht aufzuhalten.

Um bei Deinem Beispiel zu bleiben: Was Du mit Deinem t-Test geprüft hast ist der "totale Effekt". Dieser setzt sich aus dem direkten Effekt und dem indirekten Effekt (dem über den Mediator) zusammen. Jetzt stellen wir uns einfach mal vor, der direkte Effekt und der indirekte Effekt haben entgegengesetzt Vorzeichen. Dann kann der indirekte Effekt, also die Mediation, stark signifikant sein, aber weil ihm der direkte Effekt entgegen steht kannst Du das nicht sehen, solange Du eine Analyse ohne den Mediator machst.

(Lesevorschlag, falls Du es ausführlicher magst und Englisch ok ist.)

Gerade die Annahme, dass der Mediator und vielleicht ein Moderator eine Rolle spielen sollte der Grund sein, gar nicht erst ohne MEdiator und Moderator zu rechnen. Eine Ausnahme könnte vielleicht eine zu kleine Fallzahl sein, bei der im multiplen/multivariaten Modell die Freiheitsgrade fehlen. Bei n = 180 sehe ich das Problem eher nicht.

Hoffe, das hilft,
Gruß,
Bernhard

[the_mouse3619]

NB, warum nicht ein Hotellings T² mit allen AVs simultan, damit kannst Du "Leistung" in einer einzigen Analyse
untersuchen.

Danke für den Tipp. Um ehrlich zu sein, habe ich davon noch nie gehört und ich würde mich ganz gerne an die Verfahren halten, die ich aus dem Studium bereits kenne (ich gehe mal davon aus, dass meine Betreuerin das auch so möchte, basierend auf den Masterarbeiten, die ich bis jetzt so gelesen habe, die auch von ihr betreut wurden). Trotzdem danke!

Warum hast Du eigentlich die t-Tests gemacht und nicht gleich Deine angekündigten Analysen?
Sind inferenzstatistisch signifikante Gruppenunterschiede Bestandteil Deiner Fragestellungen bzw.
für Deine Analysen eine explizite Voraussetzung?

Meine erste Hypothese ist, dass es einen Gruppenunterschied gibt, die anderen, dass es Moderation/Mediation gibt. Ich wollte das einfach ganz systematisch abarbeiten und habe deswegen eben erstmal mit T-Test gestartet (so haben wir das in unseren Statistik Seminaren gemacht, und da ich wie gesagt in Statistik sehr schlecht bin, wollte ich mich da quasi "langhangeln" ).

p > 0,05 ist nicht dasselbe wie "kein Zusammenhang". Nur "kein Nachweis geführt".

Ich weiß, hab ich falsch formuliert, sorry!

Danke für die Hilfe!
Mouse

[the_mouse3619]

Hi Bele,

Wie PonderStibbons schon impliziert ist es bei Zusammenhängen die mehrere Prädiktoren umfassen in der Regel sinnvoll, gleich die multiple Regression zu rechnen und sich mit solchen einfachen Gruppenunterschieden nicht aufzuhalten.

Um bei Deinem Beispiel zu bleiben: Was Du mit Deinem t-Test geprüft hast ist der "totale Effekt". Dieser setzt sich aus dem direkten Effekt und dem indirekten Effekt (dem über den Mediator) zusammen. Jetzt stellen wir uns einfach mal vor, der direkte Effekt und der indirekte Effekt haben entgegengesetzt Vorzeichen. Dann kann der indirekte Effekt, also die Mediation, stark signifikant sein, aber weil ihm der direkte Effekt entgegen steht kannst Du das nicht sehen, solange Du eine Analyse ohne den Mediator machst.

(Lesevorschlag, falls Du es ausführlicher magst und Englisch ok ist.)

Gerade die Annahme, dass der Mediator und vielleicht ein Moderator eine Rolle spielen sollte der Grund sein, gar nicht erst ohne MEdiator und Moderator zu rechnen. Eine Ausnahme könnte vielleicht eine zu kleine Fallzahl sein, bei der im multiplen/multivariaten Modell die Freiheitsgrade fehlen. Bei n = 180 sehe ich das Problem eher nicht.

Vielen Dank für die Erklärung! Ich denke, dann werde ich einfach direkt die Regression rechnen

Liebe Grüße,
Mouse

[bele]

Meine erste Hypothese ist, dass es einen Gruppenunterschied gibt, die anderen, dass es Moderation/Mediation gibt

Das ist eine valide Begründung.