ich bin neu hier und habe ein kleines Statistisches Puzzle für euch
Meine Name ist Nico, ich schreibe in Sozialpsychologie meine Bachelorarbeit über Intergruppenentschuldigungen und hänge fest, vielleicht kann mir hier jemand helfen?
Es handelt sich um ein 2x2 between subject Design (soziale Rolle (Täter vs Opfer) x Entschuldigungsqualität (einfach vs. komplex)---> beide dichtotom und 0/1 kodiert
Erhoben wurde die Täter-und Opferidentifikation(das ist alles korrekt gelaufen, keine fragen dazu), die Bewertung der Entschuldigung und die Versöhnungsbereitschaft, alles auf 7-Punkt-Likert-Skalen (0= trifft überhauptnicht zu bis 6= trifft voll zu)
folgende Ergebnisse habe ich (mit meiner Betreuerin) zusammen gefunden:
In einer Konfliktsituation, in der sich die schuldige Partei entschuldigt zeigt sich dass:
1.) Opfer eine präsentierte Entschuldigung (von seiten der Täter) im durchschnitt höher bewerten als Täter
2.) Eine komplexere Entschuldigunung höher bewertet wird als eine einfache Entschuldigung.
3.) Täter sind Versöhnungsbereiter als Opfer (macht Sinn)
folgendes soll ich in absprache mit meiner Betreuerin in weiterführenden Analysen nachweisen (wir haben es zusammen gerechnet und die gewünschten Ergebnisse gefunden,aber ich habe nachträglich recherchiert und festgestellt, dass ich nicht ganz ihrer meinung bin was die effekte angeht)
Ich soll nachweisen, dass die soziale Rolle den Zusammenhang zwischen Entschuldigungskomplexität und Versöhnungsbereitschaft moderiert
--> Täter bleiben gleich Versöhnungsbereit, unabhängig von der komplexität der Entschuldigung
--> Opfer sind umso Versöhnungsbereiter, je komplexer die Entschuldigung ist
außerdem soll ich Nachweisen, dass der Wert der Entschuldigung den Zusammenhang zwischen der Entschuldigungskomplexität un der Versöhnungsbereitschaft vollständig mediiert
folgende Analysen haben wir zusammen dafür gemacht und ich kann mich leider nicht mehr an die genauen absprachen erinnern, weil die weihnachtsferien dazwischen liegen und meine Notizen bei einem umzug letzte Woche verloren gegangen sind. Da meine Betreuerin gerade ein Kind bekommt, kann ich sie nicht fragen und bald ist abgabetermin! was für ein Szenario
Ich versuche zu rekonstruieren, was genau wir damals gemacht haben.
Mein erstes Problem ist, das der Interaktionsterm der ANOVA nicht signifkant ist. Meine Betreuerin sprach von einer Tendenz, da F = 1,923 > 1 - das könne man interpretieren. Danach kommt dann noch eine Regression mit einem Interaktionsterm als dritte bzw Kontrollvariable die zeigt, dass sich die Varianzaufklärung des Modells und die signifikanz der Prädiktoren verbessert.
Mein Problem ist, ich weiß nicht was genau ich da überhaupt berichten soll, also welche Kennwerte sinnvoll aneinandergereiht eine Argumentationskette bilden.
Danach haben wir den Mediator nachgewiesen, zu diesem Zweck wurden ebenfalls Regressionen gerechnet mit Wert der Entschuldigung (Mediator) und Entschuldigungskomplexität (Prädiktor) und wieder der Versöhnungsbereitschaft. Allerdings wurde das getrennt gerechnet für Täter und Opfer, also unter Berücksichtigung des Moderators- für die Opfer findet eine vollständige Mediation statt, denn der signifikante Zusammenhang von Entschuldigungskomplexität und Versöhnungsbereitschaft verschwindet komplett durch hinzunahme des Wertes der Entschuldigung ! (den Zshg. zw. Komplexität und Versöhnungsbereitschaft habe ich nicht mit hochgeladen, aber es reicht zu wissen das er signifikant war p< 0.05 und nun nicht mehr ist)
Man sieht, das für die Täter weder der Wert der Entschuldigung noch die Komplexität der Entschuldigung signifikant wird und eigentlich finde ich, dass hier der Moderierende Effekt erst deutlich wird!
Hat jemand eine gute idee für die Reihenfolge, wie ich das berichten soll?
z.B. erst Mediator --> wird nicht signifikant, erst durch hinzunahme der sozialen Rolle als Moderator
oder erst Moderator --> Tendenz sichtbar, deswegen beim Mediator berücksichtigen --> spielt eine Rolle
Ich würde mich sehr darüber freuen, wenn mit jemand ein paar Tipps geben kann.
Vielen Dank!
mit besten Grüßen
Nico
