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[umb1]

Hallo,

ich, wie so viele andere auch, hätte da mal eine Frage. Eine Frage bezüglich einer Moderatoren-Analyse - bzw. wie die Ergebnisse zu interpretieren sind.
Die Forschungsfrage an sich ist nicht sonderlich spannend, aber ich schneide sie trotzdem mal kurz an, damit es nicht nur schnöde Variablennamen werden:
Wie sich in dem ein oder anderen Paper lesen lässt, hängt (vermutlich wegen eines sozialen Vergleichs) die Nutzung von Plattformen wie Instagram irgendwie mit der "Zufriedenheit" des eigenen Körpers zusammen.
Die Idee, die jetzt kommt, ist nicht neu, aber naja: Was wäre, wenn dieser Zusammenhang durch die Qualität der Beziehung zu Freunden moderiert werden würde? Um noch mehr in die Gleichung werfen zu können, wurde die Körperzufriedenheit zu zwei Messzeitpunkten erhoben.

Die Frage ist nun also: Moderiert die Beziehung zu Freunden den Zusammenhang zwischen Körperzufriedenheit und Nutzung von Instagram? (Die Überlegung: Wer gut in einem Freundeskreis integriert ist, lässt sich nicht so von unrealistischen Schönheitsidealen hinsichtlich der eigenen Körperzufriedenheit beeinflussen. AKA Freunde als Schutzfaktoren).

kö2 = kö1 + ig + bf + ig*bf

Wobei:
kö2: Körperzufriedenheit zu T2
kö1: Körperzufriedenheit zu T1
ig: Instagramnutzung
bf: Beziehung zu Freunden

Es sind alles Likertskalen und wir nehmen einfach mal ein metrisches Skalenniveau an.
Die Skalen sind jeweils zentriert. Es sind insgesamt 81 Teilnehmer (also relativ wenige für eine Interaktion).

Zunächst habe ich mir den direkten Effekt angeschaut:

kö2 = kö1 + ig
kö2 = kö1 + bf

Hier sind die Koeffizienten von kö1 jeweils signifikant, die eigentlich interessanten UV nicht.


Ich habe einfach weitergerechnet:

kö2 = kö1 + ig + bf + ig*bf

Hier sind die Koeffizienten von kö1 und der Interaktion signifikant.

Weiter im Text:
Ich habe mir bezüglich der Multikolinearität jeweils den Variance Inflation Facor angesehen. Da ist alles im grünen Bereich.
Ich habe bezüglich die Homoskedastizität mit dem studentisierten Breusch-Pagan-Test überprüft. Der wird jeweils nicht signifikant.
Die Residuen sind normalverteilt.

Es gibt also keine Haupteffekte, dafür aber eine Interaktion.

Visualisierungen sind schön, daher binde ich die mal ein:



Das ist ja nun, wenn ich das richtig verstehe, eine crossover Interaktion. Abgesehen von den sehr kleinen Effekten auf die AV: Kann ich sagen, dass:
- wenn die Beziehungsqualität gering ist, dann gibt es einen negativen Zusammenhang zwischen Instagramnutzung und Körperzufriedenheit
- wenn die Beziehungsqualität hoch ist, dann gibt es einen positiven Zusammenhang zwischen Instagramnutzung und Körperzufriedenheit

?

Oder bin ich hier jetzt komplett auf dem Holzweg?

Ich würde mich über Rückmeldungen freuen!

Liebe Grüße,
F

[strukturmarionette]

Hi,

- warum zwei Messzeitpunkte?

Gruß
S.

[umb1]

Wir haben die Körperzufriedenheit als einen (veränderbaren) State einer Person angenommen, der zB. (aber nicht nur) von Instagramnutzung beeinflusst werden kann.
Eine Person aber, die sich letzte Woche (t1) sehr wohl in ihrem Körper gefühlt hat, wird davon vermutlich heute (t2) noch beeinflusst sein. Also quasi Körperzufriedenheit auch als langfristiges Merkmal.
Diesen Einfluss sollten wir herausrechnen.

Haben wir hier schon direkt am Anfang Quatsch überlegt?

[strukturmarionette]

Hi,

das passt nicht zu (D)einer Moderatorhypothese.
Das wäre zu konkretisieren.

Gruß
S.

[umb1]

Danke für die Antwort!
Da die Idee mit den zwei Messzeitpunkten von unserem Dozenten stammt, muss ich jetzt noch einmal etwas blöd fragen: Welcher Teil wäre denn zu konkretisieren?
Bzw. anders gefragt: Was beißt sich denn da aktuell?

Lieben Gruß,
F

[umb1]

Ich kann versuchen, das nochmal verständlicher zu formulieren:
Es wäre uns natürlich lieb gewesen, wenn wir ein experimentelles Studiendesign gehabt hätten, in dem zu beginn keiner der Teilnehmer bis Dato Instagram genutzt hätte. Dann eine Intervention- und Kontrollgruppe, etc.
Da das natürlich nicht möglich war zu realisieren, war unsere Überlegung, dass wir quasi die Veränderung der Körperzufriedenheit einer Person zwischen den Zeitpunkten t1 und t2 versuchen zu untersuchen.
Wie viel der Körperzufriedenheit zu t2 können wir durch t1 erklären? Wie viel können wir durch die Instagram-Nutzung erklären? Wie viel durch die Beziehung zu Freunden? Und schlussendlich wie viel durch die Interaktion aus Instagram und Freunden?

Letzteres versucht dann unsere Hypothese zu beantworten.

War diese Überlegung wirklich unpassend? Bzw: wird unsere gewählte Methode dem nicht gerecht? Wenn ja: Woran liegt es?

[PonderStibbons]

Kann ich sagen, dass:
- wenn die Beziehungsqualität gering ist, dann gibt es einen negativen Zusammenhang zwischen Instagramnutzung und Körperzufriedenheit
- wenn die Beziehungsqualität hoch ist, dann gibt es einen positiven Zusammenhang zwischen Instagramnutzung und Körperzufriedenheit

?
So sieht es in der Stichprobe in der Tat aus. Falls es bei Deinem Betreuer so üblich ist,
musst Du eventuell noch 2 statistische Tests zu den beiden Aussagen durchführen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[umb1]

/*Edit: Ja, ich hatte da einen Denkfehler und natürlich besagt der signifikante Koeffizient der Interaktion innerhalb der Regressionsgleichung nicht, dass sich diese zwei Aussagen auf die Population übertragen lassen. Nur, dass es eine Interaktion überhaupt gibt.
Klar, das noch zu testen, wäre natürlich gut. Da muss ich mich aber gerade noch einlesen, wie das mit R geht. */

Originalbeitrag:

Kann ich sagen, dass:
- wenn die Beziehungsqualität gering ist, dann gibt es einen negativen Zusammenhang zwischen Instagramnutzung und Körperzufriedenheit
- wenn die Beziehungsqualität hoch ist, dann gibt es einen positiven Zusammenhang zwischen Instagramnutzung und Körperzufriedenheit

?
So sieht es in der Stichprobe in der Tat aus. Falls es bei Deinem Betreuer so üblich ist,
musst Du eventuell noch 2 statistische Tests zu den beiden Aussagen durchführen.
[...]

Da in der Regressionsgleichung

kö2 = kö1 + ig + bf + ig*bf

neben dem Koeffizienten von kö1 der der Interaktion signifikant wird, sollte dies doch bezüglich der Ergebnisse statistischer Tests genügen oder irre ich mich hier?


LG, umb1
(Kleiner Scherz am Rande)

Gruß,
F