vielleicht kann mir jemand hier kurz zwei Fragen beantworten?
Ich möchte eine Regression der Form y = C + b*X + b*M + b*XM + e
rechnen, (b=beta, C= konstante, M= Moderatorvariable, e= fehler).
Frage zur Voraussetzung der Linearität: Bei einer "normalen" multiplen Regression würde gelten: es bestehen lineare Beziehungen zwischen allen Prädiktoren mit dem Kriterium.
Frage 1)
Wie ist es bei einer moderierten Regression? MUSS die Beziehung zwischen M und Y eine lineare Tendenz aufweisen? oder kann sich M hier auch völlig anders verhalten weil es darum nicht geht...denn interessant ist ja hier ob die Interaktion X*M signifikant wird.
Danke für eure Hilfe!
Bei meinen Daten sieht es nämlich folgendermaßen aus: X = normalverteilt, Y = normalverteilt, zwischen X und Y besteht ein linearer Zusammenhang.
M ist überhaupt nicht normalverteilt...M ist nur eine 6-stufige ordinale Variable (eine Ratingskala, die hier aber aus theoretischen Gründen intervallskaliert betrachtet werden kann und soll!).
M verteilt sich über seine 6 Ausprägungen so, dass es von 1 zur 6 immer mehr ansteigt.
Wenn ich ein Streudiagramm anzeigen lasse mit M auf der X-achse und Y auf der Y-Achse, dann verteilen sich die punkte so, dass es aussieht wie ein nach rechts umgekipptes V, das aber mit punkten aufgefüllt ist. (versteht das jemand?)
Jetzt würde ich gerne wissen, ob ich damit eine moderierte lineare Regression rechnen kann und diese auch interpretieren darf. DANKE!!!
Frage 2) Welche Auswirkungen hat es für die Interpretation von Regressionsanalysen, wenn eine leichte Heteroskedastizität vorliegt? N > 600.
DANKE!
