Interpretation von Interaktionsterm in Regression

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Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon Mausmaki » So 28. Jun 2020, 00:20

Hallo,

ich brauche Unterstützung bei der Interpretation meiner Regression mit Interaktionsterm.

UV ist nicht signifikant b=0,175
Moderator ist nicht signifikant mit b=0,23
Interaktionsterm ist nicht signifikant mit b=-0,001

Die selbe Regression ohne Interaktionsterm sieht so aus:

UV ist signifikant b=0,878
Moderator ist signifikant mit b=0,021

Was sagt mir das jetzt? Verstehe nur Bahnhof und freue mich sehr über Interpretationshilfen :oops:
Lieben Dank im Voraus
Zuletzt geändert von Mausmaki am So 28. Jun 2020, 18:14, insgesamt 2-mal geändert.
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Re: Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon strukturmarionette » So 28. Jun 2020, 06:10

AV? N?
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Re: Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon PonderStibbons » So 28. Jun 2020, 09:15

UV ist nicht signifikant

p=0,0499? p=0,99?

Gib mal die Standardfehler und die exakten p-Werte an. Und die 3 bivariaten Korrelationen
zwischen den 3 Prädiktoren.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon Mausmaki » So 28. Jun 2020, 15:11

Hallo PonderStibbons,

lieben Dank für die schnelle Rückmeldung.
Zuletzt geändert von Mausmaki am So 28. Jun 2020, 18:13, insgesamt 1-mal geändert.
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Re: Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon PonderStibbons » So 28. Jun 2020, 16:12

UV & AV

Ich meinte da schon die 3 Prädiktoren untereinander. Der Interaktionsterm ist
auch ein Prädiktor. Häufig ist der Interaktionsterm mit den beteiligten Variablen
hoch korreliert (-> Kollinearität), was zu erhöhten Standardfehlern und "nicht
signfikanten" Koeffizienten führen kann. Vergleiche einmal die Standardfehler
der beiden Prädiktoren im Modell ohne Interaktion mit den Standardfehlern im
Modell mit Interaktionsterm.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon Mausmaki » So 28. Jun 2020, 17:19

oh ja es sieht so aus, als ob Multikolliniearität vorliegt, konnte leider kein Screenshot hochladen :cry:

Ein Screenshot der Regression ist über den Link einsehbar:


Ist bei einer Multikollinearität der Interaktionsterm lieber zu unterlassen? Komme irgendwie auf keine schlüssige Aussage.
Zuletzt geändert von Mausmaki am So 28. Jun 2020, 18:12, insgesamt 1-mal geändert.
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Re: Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon PonderStibbons » So 28. Jun 2020, 17:28

Eine verbreitete Praxis ist es, UV und Moderator zu zentrieren, damit den Interaktionsterm
zu bilden, und die zentrierten Variaben plus Interaktionsterm im Modell zu verwenden.

Aber eigentlich sehe ich keine Probleme; das Regressionsewicht der Interaktion ist
minimal, da kannst Du ohne weiteres die erste Regressionsgleichung interpretieren.

Mit freundlichen Güßen

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Re: Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon Mausmaki » So 28. Jun 2020, 17:38

Wo genau sehe ich, dass das Regressiongewicht der Interaktion minimal ist? Und wieso werden alle Prädiktoren plötzlich nicht signifikant?
Moderiert mein Moderator überhaupt irgendwas?
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Re: Interpretation von Interaktionsterm in Regression

Beitragvon PonderStibbons » So 28. Jun 2020, 17:56

Wo genau sehe ich, dass das Regressiongewicht der Interaktion minimal ist?

Das hast Du doch gelistet.
Und wieso werden alle Prädiktoren plötzlich nicht signifikant?

Womöglich werden die Standardfehler aufgrund Kollinearität zu groß.
Moderiert mein Moderator überhaupt irgendwas?

Das Regressiongewicht der Interaktion ist minimal.
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