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[LisaLechuza]

Hallo zusammen

Ich knaberre seit ein paar Tagen an einer Fehlermeldung in SPSS und hoffe, jemand kann mir weiterhelfen: Ich rechne Mediatoranalysen mit dem Sobel-Makro von Preacher & Hayes (http://www.afhayes.com/spss-sas-and-mpl ... -code.html). Makro runterladen, ausführen, der Sobel-Befehl wird verfügbar, Syntax ausführen, Ergebnisse ansehen. Bisher lief das auch einwandfrei, seit gestern aber sagt mir SPSS bei gleicher Vorgehensweise "Das erste Wort in der Zeile wird nicht als an SPSS Statistics-Befehl erkannt".

Inzwischen habe ich den Befehl auch dauerhaft installiert, so dass er über die Menüleiste verfügbar ist, die Fehlermeldung aber bleibt die gleiche.

Kennt jemand das Problem oder hat zumindest einen Lösungsvorschlag, auf den ich selbst noch nicht gekommen bin?

Vielen Dank schonmal,

LisaLechuza

[Mofflerin]

Ich weiß nicht, ob das Problem noch besteht.

Warum versucht Du nicht eine von den Seiten, wo man online den Sobel-Test berechnen kann:

http://danielsoper.com/statcalc3/calc.aspx?id=31
http://quantpsy.org/sobel/sobel.htm

Ansonsten könntest Du den Sobel-Test auch "zu Fuß" berechnen, die Formel ist ja nicht übermäßig schwer.

[LisaLechuza]

Liebe Mofflerin

Danke für deine Antwort! Das Problem besteht nach wie vor, nur da ich zum einen diesen Test für knapp 100 Berechnungen brauche ist die Version "von Hand zu Fuß" nicht mehr wirklich praktisch und zum anderen muss ich die Berechnungen im Zuge meiner Masterarbeit anstellen, für die ich letztlich meine SPSS-Syntax und Outputs auch abgeben muss - ich habe keine andere Wahl, als alles in SPSS durchzuführen...

Ich werde es jetzt mal mittels Indirect versuchen, die gleichen Berechnungen sollten dort auch möglich sein. Falls doch noch jemandem eine Idee kommt (oder falls jemand weiß) wie man diesen Sobel-Befehl wieder zum Laufen bringen kann, wäre ich dennoch hoch dankbar!

Liebe Grüße, Lisa

[Mofflerin]

Und wenn Du statt Sobel Bootstraping in SPSS machst? Dann muss Du nur ein einziges Häkchen in SPSS setzen...

[LisaLechuza]

Na aber nur mit einem Bootstrapverfahren habe ich immer noch keine indirekten Effekte berechnet - das Bootstrapping brauche ich schon, das stimmt, aber das wird ja im Sobel-Befehl mitdefiniert. Oder verstehe ich dich grade falsch?

[Mofflerin]

Na aber nur mit einem Bootstrapverfahren habe ich immer noch keine indirekten Effekte berechnet - das Bootstrapping brauche ich schon, das stimmt, aber das wird ja im Sobel-Befehl mitdefiniert. Oder verstehe ich dich grade falsch?

Möglich, dass ich mal wieder alles falsch verstanden habe, ich hatte Holgonaut aber so verstanden, dass Bootstrapping eine Alternative zu Sobel ist: regressionanalyse-f11/testung-von-mediatorhypothesen-t1921.html

Dieses Script scheint auch in die Richtung zu gehen: http://www.psychologie.uni-heidelberg.d ... medmod.pdf

[Holgonaut]

Hi Leute,

ich kenn das boostrapping in SPSS nicht, aber eine Studentin von mir hat damit leicht die Sign. von indirekten Effekten berechnen können. Hierbei werden aus der bestehenden Stichprobe
Substichproben mit Zurücklegen gezogen (empfohlen so 5000 Stück) - jedes mal wird der indirekte Effekt als Produkt der beiden direkten berechnet und so eine künstliche Stichprobenverteilung dieses Produkts hergestellt.

Gruß
Holger

[LisaLechuza]

Na aber Bootstrapping ist ja bloß die zufällige Vervielfältigung meiner Stichprobe, so dass ich Effekte auch bei kleinen Stichproben eher nachweisen kann. Nachweisen muss ich sie aber noch. Und da die Methode nach Baron & Kenny nicht mehr up to Date ist, kann ich das für meine Arbeit nicht per Regressionsanalyse machen... Bleibt also der Sobel. Zwischenzeitlich habe ich es auch mit Indirect versucht, aber auch dieses Makro will bei mir einfach nicht mehr laufen. Wieso auch immer?!

[Mofflerin]

Bootstrap

Alternativ kann die Signifikanz eines indirekten Effekts auch per Bootstrap überprüft werden (siehe
Preacher & Hayes, 2004). Im Wesentlichen werden beim Bootstrappen immer wieder (im Beispiel: 1000x)
abhängige Stichproben aus den vorliegenden Daten gezogen und ein Parameter wird immer wieder
geschätzt (im Beispiel: der indirekte Effekt von Pausenzeit über Kaffeemenge auf Arbeitsleistung). Diese
vielen Schätzungen ergeben eine Kennwerteverteilung des Parameters. Sodann legt man ein
Konfidenzintervall fest (z.B. 95%) und überprüft, ob die 0 in diesem Konfidenzintervall liegt. Befindet sich
die 0 innerhalb des Konfidenzintervalls, wird die Nullhypothese (indirekter Effekt = 0) beibehalten. Liegt
die 0 außerhalb des Konfidenzintervalls, wird die Nullhypothese verworfen.

Die Ergebnisse der Bootstrap-Analyse sind im Abschnitt Bootstrap results for indirect effect dargestellt.
Im Beispiel liegt die 0 außerhalb des Konfidenzintervalls. Die Nullhypothese kann also verworfen werden.

Also ich lese da raus: Man bootstrappt und als Signifikanztest reicht es, zu schauen ob die Null im CI liegt. Liegt Sie da nicht drin -->Mediation signifikant!

Was ich mich dann allerdings frage: Könnte man dann nicht einfache jeden Signifikanztest (also z.B. auch t-Tests) durch Bootstrapping ersetzen?

[Holgonaut]

Hi

@Lisa: Man vervielfältigt die Stichprobe nicht, sondern zieht Sub-Stichproben, was zu einer künstlichen Stichprobenverteilung führt. Und zwar die Stichprobenverteilung des indirekten Effekts, die man nicht kennt. Lies mal http://dionysus.psych.wisc.edu/lit/Arti ... A2009a.pdf.

@Mofflerin: Warum solltest du das bei normalen Parametern machen? Für die hast du ja Standardfehler-Schätzer. Bei indirekten Effekten hast du diese nicht - daher der Umweg über bootstrapping.

Gruß
Holger