ich war mir unsicher, ob ich das Thema hier oder in Pfadanalyse erstellen soll, einfach verschieben, falls es hier falsch ist.
In einer Umfrage wurde den Teilnehmern (N=127) zufallsgeniert zwei Werte zugewiesen.
Zugewiesene Variable 2 = [0,1]
Zugewiesene Variable 1 = [1,2,3]
Die Einschätzung der Teilnehmer zu diesen zwei Variablen wurde abgefragt.
Abbildene Variable 2, Abbildene Variable 1: Min = 1, Max = 7
Dann wurde die Einschätzung einer weiteren Variable abgefragt.
(Zu) Untersuchende Variable: Min = 1, Max = 7
Jetzt habe ich eine Regressionsanalyse in Smart PLS von den zugewiesenen Variablen auf die untersuchende Variable gemacht. Die beiden Werte in Klammern auf den Pfeilen des Modells small zeigen den nicht signifikanten P-Wert.
Ich konnte das Ergebnis nicht glauben, ich wusste bereits, dass eine der abbildenden Variablen einen signifikanten Einfluss auf die zu untersuchende Variable hat.
Ich glaube, wenn ich nachweisen kann, dass die zugewiesene Variable einen signifikanten Einfluss auf die abbildende Variable hat, dann gibt es einen indirekt signifikanten Einfluss der zugewiesen Variable auf die zu untersuchende Variable. Und dann muss es doch auch einen direkten signifikanten Einfluss geben, oder?
Jedenfalls habe ich jetzt zwei Modelle big und small, die jeweils andere Signifikanzergebnisse anzeigen. Ich wäre sehr dankbar, falls mir jemand meinen Denkfehler aufzeigt.
Außerdem wundere ich mich, warum im big Modell im unteren Dreieck aus einem positiven indirekten Einfluss ein direkt negativer Einfluss wird (beide signifikant). Das führt mich zu der Frage, warum ist das big Modell falsch?
SMALL
BIG
