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[statistik_chris]

Hallo zusammen,

habe folgendes dringendes Problem:
Ich verfasse eine Meta-Analyse. U.a. soll Zusammenhang zw. "Umweltspezifisches Wissen" (UW) und "Nachhaltiges Einkaufverhalten" (NE) getestet werden. Untersucht wird also: Kaufen Menschen nachhaltiger ein, wenn die umweltspezifisches Wissen haben?

Ich befasse mich nun aber mit der Moderatorenanalyse. Moderatoren sind bei mir länderspezifisch, nämlich:
(a) Der Human Development Index (HDI) - gibt an, "wie weit ein Land entwickelt ist" (Skala von 0-1, mit allen Dezimalzahlen dazwischen. Werte also z.B. 0,549 oder 0,693)
(b) Das BIP pro Kopf (Spannbreite in meinen Daten geht von 600$ bis 60.000$).

Ich benutze dabei eine Meta-Regression. Die Korrelationswerte, mit der ich die Meta-Regression "füttere", habe ich vorher Fisher-Z transformiert. Nun kommen folgende Ergebnisse heraus:
Für Moderator (a) z.B. folgendes Ergebnis: p=0,023 (also signifikant) und estimate 1,3. Wenn ich das estimate von Fisher-Z zur Pearson Korrelation r zurück transformiere, erhalte ich r=0,86.
Für Moderator (b) z.B. folgendes Ergebnis: p=0,011 (also signifikant) und estimate 0,00005. Wenn ich das estimate von Fisher-Z zur Person Korrelation r zurück transformiere, erhalte ich r=0,00005 (gleicher Wert wie Fisher-Z).

Nun das Problem: Ich finde es komisch, dass das r bei Moderator (b) so niedrig ausfällt, obwohl das p ja signifikant war. Ist der Moderator durch das kleine r eigentlich doch nicht wirklich signifikant? Bzw. wie wäre er zu interpretieren?
Oder liegt es an folgender Vermutung: Dadurch, dass das BIP pro Kopf eine viel größere Spannbreite hat, muss das r zwangsläufig sehr klein ausfallen. Grund: Das Fisher-Z gibt ja an, wie stark die Effektstärke steigt, wenn sich das HDI bzw. das BIP pro Kopf um 1 erhöht. Eine Erhöhung um 1 ist beim HDI relativ gesehen ja aber super viel (Werte reichen ja nur von 0 bis 1), während eine Erhöhung um 1 beim BIP pro Kopf quasi garnichts ausmacht. Das Fisher-Z wird ja dann letztlich zurück in r umgerechnet und hat daher einen direkten Einfluss darauf.

Kann jemand diese These bestätigen? Sorry, falls ich ein paar "Fachwörter" durcheinander geworfen habe, bin neu in dieser Thematik. Danke vorab!!

LG
Statistik_Chris