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[grandmadeath]

Hallo liebes Forum,

ich habe im Rahmen meiner Masterarbeit eine Online-Interventionsstudie durchgeführt, welche die Resilienz der Teilnehmenden steigern sollte. Dabei gab es eine Experimental- und eine Kontrollbedingung. Nun möchte ich mir anschauen, ob die Lebensereignisse in der Kindheit und ein bestimmter genetischer Marker Einfluss auf die Ansprechbarkeit auf diese Intervention hatten.
Ich habe hierzu eine multiple lineare Regression durchgeführt bei der ich im ersten Modell die Prädiktoren an sich drin habe (Summe_LE_Kindheit(Klassiert) = Lebensereignisse in der Kindheit (2-stufige Variable), COMT_Allel = genetischer Marker (2-stufige Variable), Experimentalgruppe = Zuordnung zur Versuchsbedingung (2-stufige Variable)) und im zweiten Modell habe ich noch zwei Interaktionsterme (IA_GRP_ALL = Interaktion der Zuordnung zur Versuchsbedingung und des Genetischen Markers und IA_GRP_ALL_LE = Interaktion der Zuordnung zur Versuchsbedingung und des genetischen Markers, sowie der Lebensereignisse in der Kindheit). Das Kriterium ist der Differenzwert der erfassten Resilienz vor und nach der Intervention.
Nun werde ich aus dem Output aber nicht ganz schlau, da das erste Modell, in dem die Prädiktoren einzeln drin sind, keine Signifikanz erreichen, das zweite, in dem die Interaktionen sind aber schon (p = 0.047) Wenn man sich dann aber die Koeffizienten anschaut, sieht man, dass im zweiten Modell auch nicht die Interaktionsterme signifikant sind, sondern einzelne Signifikanzen bei den Prädiktoren an sich vorhanden sind. So erreicht COMT_Allel im ersten Modell mit p = .208 keine Signifikanz, im zweiten mit p = .010 aber schon.

Ich verstehe einfach nicht ganz, wieso im zweiten Modell die Prädiktoren im einzelnen teilweise signifikant sind und im ersten nicht. Die Interaktionen, auf die ich es im zweiten Modell eigentlich abgesehen hatte, dagegen nicht. Kann ich ausgehend von diesen Ergebnissen zum Beispiel trotzdem sagen, dass das COMT-Allel einen signifikanten Einfluss auf die Veränderung der Resilienz zu haben scheint (obwohl dies im ersten Modell nicht der Fall ist)?
Ich hoffe ich habe das einigermaßen verständlich ausgedrückt.
Ich wäre für Tips wirklich sehr dankbar, da mir das ziemliches Kopfzerbrechen bereitet.

Schon mal vielen Dank und liebe Grüße
Katja

[strukturmarionette]

Hi,

Ich verstehe einfach nicht ganz, wieso im zweiten Modell die Prädiktoren im einzelnen teilweise signifikant sind und im ersten nicht.

- weil es sich um ganz unterschiedliche Modelle handelt mit unterschedlichen (Anzahlen) UVs und unklaren Interaktionstermen.
- Kannst du die Iteraktonsterme fachlich begründen?
- N?

Gruß
S.

[grandmadeath]

Hallo,

vielen Dank für deine Antwort! Ja, ich begründe die Interaktionen in meiner Arbeit. Ich gehe davon aus, dass es eine Interaktion von genetischem Marker und vergangenen Lebensereignissen gibt, sodass Personen mit einer Variante des Markers eher sensitiv für negative und kaum sensitiv für positive Lebensereignisse sind und sich dies auch auf die Ansprechbarkeit auf die Intervention auswirkt. Wenn sie also eine bestimmte Variante des genetischen Markers haben und dann auch noch in der Gruppe mit den negativen Lebensereignissen sind, werden sie laut meiner Hypothese schlechter auf die Intervention ansprechen, als die restlichen Teilnehmenden.
Ich habe hier Daten von N = 68 Personen, tut mir Leid, das hatte ich vergessen zu erwähnen.

Viele Grüße
Katja