STATISTIK-FORUM.de

[l1111]

Hallo zusammen,

Ich bin nicht sehr statistik-erfahren, deshalb habe ich ein paar generelle Fragen.

Ich habe eine Experiment durchgeführt (Fragebogen mit manipulierten IVs, 2x2x2 between-subjects design). Dabei habe ich in meinem Modell 3 UVs, 2 Mediatoren, eine AV und zwei Moderatoren. Alle UVs laden auf alle Mediatoren, alle Mediatoren auf die AV. Die Moderatoren moderieren die Beziehung zwischen den UVs und Mediatoren.

Soweit ich das bis jetzt herausfinden konnte, würde sowohl eine Moderated Mediation (mit PROCESS nach Hayes) oder ein Strukturgleichungsmodell für die Analyse infrage kommen. Ersteres kommt mir aber simpler vor - was gut wäre, da ich hier wie gesagt noch keine Erfahrung habe.

Ich Frage mich gerade allerdings, ob meine Mediatoren auch wirklich Mediatoren sind. Ursprünglich hatte ich angedacht nur den Effekt der UVs auf die Mediatoren (ich nenne sie hier erstmal weiter so) zu messen und nicht zusätzlich noch die direkten Effekten der UVs auf die AV zu messen. Meine Frage ist jetzt, ob ich das so machen kann & ob meine Variablen dann wirklich noch definitionskonform Mediatoren sind - und ich somit eine Moderated Mediation mit PROCESS machen darf.

Oder müsste ich in jedem Fall beides, die direkten und die indirekten Effekte, messen? Wenn ja, gibt es eine andere gute Analysemethode mit der ich mein Modell auswerten kann? Ein Strukturgleichungsmodell gekoppelt mit einem Experiment kommt mir bis jetzt ganz schön kompliziert vor...

Danke schon einmal für alle Antworten!

Liebe Grüße
Lisa

[strukturmarionette]

Hi,

- arbeitest du mit latenten oder manifesten Variablen?
- wie lauten die?
- N?

Gruß
S.

[l1111]

Hallo,

meine Variablen sind latent, außer meinen UVs, die aufgrund des Experiments eben 2 Ausprägungen haben (meines Wissens nach also manifest).

Meine Mediatoren sind Brand Attitude & Brand Credibility, meine AV ist Switching Intentions.

N = 600

Danke schon einmal!

Liebe Grüße
Lisa

[strukturmarionette]

Hi,

- die latenten Variablen könntest du vorab per explorativer oder besser konfirmatorischer Faktorenanalyse prüfen
- wenn dann eines der >90 fertig programmierten Modelle von Hayes fachlich auf deine Fragestellungen passt, brauchst du die Befunde nur noch statistisch und fachlich zu interpretieren

Gruß
S.