Moderatoranalyse; Output Interpretieren PROCESS

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Moderatoranalyse; Output Interpretieren PROCESS

Beitragvon Viktoria3193 » Fr 2. Aug 2019, 12:09

ich schreibe derzeit meine Massenarbeit und habe eine Moderationsanalyse mit PROCESS durchgeführt. Hier ist folgender Output bei rausgekommen

vorweg noch folgende Info:

n=127
Moderator= soziale Unterstützung
x= Gruppenzugehörigkeit, Interventionsgruppe codiert mit 1, Kontrollgruppe mit 0
y= Kompetenzerwartung

Model Summary
R R-sq MSE F df1 df2 p
,1216 ,0148 ,1948 ,6154 3,0000 123,0000 ,6063

Model
coeff se t p LLCI ULCI
constant ,0122 ,2255 ,0540 ,9571 -,4342 ,4586
Gruppenz -,0751 ,4742 -,1584 ,8744 -1,0137 ,8635
GesamtME -,0188 ,0700 -,2692 ,7882 -,1574 ,1197
Int_1 -,0102 ,1403 -,0729 ,9420 -,2880 ,2675

Product terms key:
Int_1 : Gruppenz x GesamtME

Test(s) of highest order unconditional interaction(s):
R2-chng F df1 df2 p
X*W ,0000 ,0053 1,0000 123,0000 ,9420
----------
Focal predict: Gruppenz (X)
Mod var: GesamtME (W)

Data for visualizing the conditional effect of the focal predictor:
Paste text below into a SPSS syntax window and execute to produce plot.

DATA LIST FREE/
Gruppenz GesamtME DIFF_KE .
BEGIN DATA.
,0000 2,5000 -,0350
1,0000 2,5000 -,1356
,0000 3,3333 -,0507
1,0000 3,3333 -,1599
,0000 3,8333 -,0601
1,0000 3,8333 -,1744
END DATA.
GRAPH/SCATTERPLOT=
GesamtME WITH DIFF_KE BY Gruppenz .


und das ist die zu untersuchende Hypothese:

H1a: Der Anstieg der Kompetenzerwartung in der Interventionsgruppe zwischen
den beiden Messzeitpunkten wird durch die wahrgenommen soziale Unterstützung moderiert: bei Schülerinnen und Schülern mit niedriger wahrgenommener sozialer Unterstützung steigt die Kompetenzerwartung in der Interventionsgruppe stärker, als bei Schülerinnen und Schülern mit hoch ausgeprägter wahrgenommener sozialer Unterstützung.

Da diese gerichtet ist muss ich zum Schluss den p wert halbieren oder?
und muss ich mean centering betreiben? Ich habe es so verstanden das es nicht unbedingt sein MUSS.


Gut kommen wir zu meiner eigentlichen Frage.

Die Modellzusammenfassung zeigt ja, dass das Modell nicht signifikant ist.

Dadrunter steht ja
'Product terms key'
int_1: Gruppenzugehörigkeit x Soziale Unterstützung.

Bedeutet das es liegt eine Interaktion vor? die aber nicht signifikant ist? oder was soll mir das sagen?

Zudem habe ich mir 'Data for visualizing the conditional Effect of the focal predictor' auswerfen lassen. Diese kann ich ja in ein Diagramm umwandeln lassen. Aber auch hier frage ich mich, was hat das zu bedeuten? oder ist das eh egal sobald das Modell nicht signifikant ist?


VIELEN VIELEN DANK!!!
Viktoria3193
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