STATISTIK-FORUM.de

[patrick_]

Hallo liebe Statistikfreunde,

nachdem ich bislang alle statistischen Herausforderungen, auch oftmals mit Hilfe dieses Forums, selbst lösen konnte, bin ich nun an einem Punkt angelangt der zum verzweifeln ist. Ich hoffe ihr könnt mir weiter helfen.
Danke schon einmal für eure Antworten im Voraus.

Nachdem ich die Daten zu meiner Diplomarbeit nun erhoben habe, bin ich dabei diese mit Hilfe einer Pfadanalyse in AMos auszuwerten. Zur Bildung der Variablen habe ich, wie auch in diesem Beitrag beschrieben (viewtopic.php?f=16&t=238), die Methode des Item Parceling angewandt und Indikatoren zusammenzufassen. Die gängigen Test (Crombachs alpha, Prüfung auf Eindimensionalität, etc.) habe ich durchgeführt und die Daten entsprechend angepasst. Missing Values gibt es keine.

Bei der Befragung wurde das Commitment (die Verbundenheit) gegenüber einem Unternehmen zu zwei Zeitpunkten t1 und t2 abgefragt. Dazwischen lag ein Ereignis, das das Commitment (t2) verringern sollte.
Nun will ich wissen wie sich die Variablen dieses Ereignisses (wie z.B. negative Emotionen) auf das Commitment (t2) auswirken und habe die direkten Effekte geprüft. Zusätzlich nehme ich an, dass auch die Moderatoreffekte zwischen den Variablen und Commitment (t1) einen Einfluss auch das Commitment zum Zeitpunkt t2 haben.

Interessanterweiße ergeben sich dabei teilweise Effekte die in die "falsche Richtung" gehen. Z.B. ist es so, dass je negativer die Emotionen einer Person sind, desto höher das Commitment zu t2. Nehme ich nun die Moderatoreffekte heraus und prüfe lediglich die direkten Effekte, gehen die Pfadkoeffizienten in die richtige Richtung sind aber keineswegs mehr signifikant.

Eine Idee die ich überprüfte waren mögliche Supressoreffekte, da die Variable Commitment zu t1 einen sehr hohen Einfluss auf Commitment zu t2 hat. Ich konnte aber keine Suppressoreffekte finden und bin nun mit meinem Latein am Ende. Woran liegt es, dass sich Effekte einfach umdrehen...
Ich habe hier gerade noch gesehen, dass eine Annahme Moderatoreffekt zu prüfen ist, dass die Moderatoren nicht mit Prädiktor und Kriterium korrelieren dürfen (viewtopic.php?f=11&t=106). Meine Moderatoren korrelieren alle signifikant mit den beiden Variablen. Liegt es evtl. daran. Wenn ja, bedeutet das, dass ich mein Moderatormodell verwerfen kann und letztendlich keine signifikanten Effekte bekomme, oder gibt es andere Möglichkeiten á la Regressionsanalyse etc.?

Ich hoffe ich habe alle Infos die zur Beantwortung nötig sind drin...
Vielen, vielen Dank für eure Antworten,
Patrick