dann versuche ich mal mein Glück.
Ich war so clever und habe in meiner Masterarbeit eine Hypothese formuliert, die einen indirekten Zusammenhang zwischen zwei Variablen vermutet:
"Zwischen der wahrgenommenen sozialen Unterstützung und dem Online-Computerspielverhalten existiert ein indirekter Zusammenhang, welcher durch Stressverarbeitungsstrategien vermittelt wird."
Jetzt ist es so, dass wir für Pfadanalysen an der Uni EQS benutzen. Also habe ich eine 2-wöchige Probeversion benutzt und mein Hypothesenmodell zur Prüfung dieser Hypothese aufgestellt. Leider war es so, dass wenn ich nur diese drei Variablen angeführt habe alle Modell-Fits jenseits von gut und böse waren (also sehr böse), so dass ich etwas rum experimentiert habe.
Letztlich sieht das Modell jetzt so aus (POS und NEG haben eigentlich auch so einen Doppelpfeil, also der Pfeil zeigt auf beide Enden, aber wurden auf 0.00 gesetzt von EQS):
- wasu.jpg (119.25 KiB) 1356-mal betrachtet
Es sind jetzt also 5 Variablen: Positiv- und Negativstrategien (POS & NEG), Wahrgenommene soziale Unterstützung (WasU), Soziale Belastung (Bel) und das Computerspielverhalten (ZOnlineFragen)...
Damit sind auch die Modell-Fits ganz gut zu gebrauchen.
Problem ist, wie ermittele ich jetzt den von mir vermuteten indirekten Zusammenhang?
Ist das nur so, dass ich die beta-Gewichte multipliziere?
Also im Sinne von: -.16 x .18 = -.028... und das wäre der indirekte zusammen von WasU auf ZOnlineFragen vermittelt durch NEG?
oder muss ich die alle Errechnen und dann addieren?!
Vielleicht habt ihr da ja einen Tipp.
Und dann am Rande mal noch eine Frage zur CFA: Wie kommt es, dass Ladungen negativ werden, obwohl die Korrelationen eigentlich hoch positiv wären?!
Dazu habe ich ein Modell das sieht wie folgt aus (Es geht um HER und SCHAB):
- pfadmodell_pos.png (60.36 KiB) 1356-mal betrachtet
Wäre super, falls jemand sich das mal anschauen und dazu äußern könnte.
Ach ja und ich habe leider nicht die Möglichkeit nochmal neue Modelle zu erstellen, weil die Probeversion ausgelaufen ist.
LG Steffie
