STATISTIK-FORUM.de

[Bettina]

Hallo erst mal!

Um es kurz zu machen, fall ich mal gleich mit der Tür ins Haus: Ich habe eine Frage zu den Hypothesen meiner Diplomarbeit und der Auswertung meiner Daten und wär euch für eure Hilfe unglaublich dankbar!!!
Folgendes Problem: Ich bin mir unsicher, ob ich bei der Formulierung der Hypothesen einen logischen Fehler drin habe und somit auch die Auswertung dahingehend hinfällig ist…
Etwas vereinfacht meine Hypothesen:
1: Persönlichkeitsmerkmal 1 und Persönlichkeitsmerkmal 2 sind korreliert.
2: Persönlichkeitsmerkmal 1 hat einen Einfluss auf die Stressreaktion.
3: Persönlichkeitsmerkmal 2 hat einen Einfluss auf die Stressreaktion.
4: Persönlichkeitsmerkmal 1 und 2 wirken nicht rein additiv auf die Stressreaktion, sondern die Interaktion von P1 und P2 spielt darüber hinaus eine Rolle. (Im Sinne von “enhancing interaction” (Cohen, 2003), also dass sowohl der Prädiktor als auch der Moderator die Reaktion in die gleiche Richtung beeinflussen, dass sie zusammen aber einen stärkeren als einen additiven Effekt haben.)

Widersprechen sich nun Hypothese 1 und 4? Hypothese 4 wollte ich mit einer moderierten Regression untersuchen, bei einer Moderatoranalyse soll der Moderator ja aber nicht mit dem Prädiktor korrelieren (was ja aber H1 besagt.) Die Korrelation bei H1 ist aber nicht besonders hoch (r = .29, p = .015), es ist also kein Problem wegen der Multikollinearität, aber ist es ein logisches Problem? Wenn die Korrelation höher wäre ja schon (dann gibt’s ja keine Interaktion, liege ich da richtig?), aber bei dieser Höhe noch nicht?

Die Ergebnisse sehen so aus: Wenn ich mir nur die Korrelationen anschaue, dann sind P1 und P2 korreliert (r = .29, p = .015), P1 und die Stressreaktion nicht (r = -.03), P2 und die Stressreaktion schon (r = .34, p < .05),( N= 60).
Wenn ich die moderierte Regression berechne, wird der Interaktionsterm nicht signifikant.
Was mir grad am meisten am Herzen liegt, ist eben die Frage, ob die Hypothesen in sich überhaupt schlüssig sind…

Über Antworten würde ich mich sehr freuen!!! Vielen Dank im Voraus!!!

[daniel]

[...] bei einer Moderatoranalyse soll der Moderator ja aber nicht mit dem Prädiktor korrelieren

Gibt es für diese Aussage eine Quelle und/oder Begründung?

[Bettina]

Hallo Daniel!

Danke für deine schnelle Antwort! Ich hatte das mehrfach gelesen, z.B. "Casual variable relationship: The two variables, the moderator variable and the casual variable, should be independent. If x is a manipulated variable, then there should be no correlation between the moderator variable and the casual variable."
Quelle: http://www.statisticssolutions.com/reso ... r-variable

oder in einem Skript der Uni Freiburg: „Im Gegensatz zur Mediatorvariablen, wird nicht angenommen, dass die Moderatorvariable durch die UV beeinflusst wird – der Moderator korreliert nur mit dem Kriterium, nicht aber mit der UV.“
www.psychologie.uni-freiburg.de/abteilu ... ./download

Stimmt das etwa gar nicht?!? Da wär ich ja froh!

[daniel]

Das ist mir zumindest neu und ich sehe da ehrlich gesagt auf Anhieb keine Begründung. Sollten Moderator und Prädikator sehr stark korrelieren, dann muss man sich natürlcih fragen, ob man wirklich eine Interaktion zweier Variablen, oder schlicht einen nicht-linearen (z.B. quadratischen) Zusammenhang gefunden hat.

Muss ich mal drüber nachdenken. Falls jemand mehr weiß, bitte raus damit.

[PonderStibbons]

Weder aus den Hypothesen noch aus der sonstigen Beschreibung geht hervor,
dass es sich hier um eine Moderatoranalyse handelt. Sondern schlicht um eine
Analyse, bei der die Interaktion zweier Variablen auf Ihren Effekt untersucht
wird. Insofern stellt sich die Frage, wieso man hier überhaupt die Bedingungen
für Moderatoranalysen diskutieren sollte.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Gottseidank...Kanon für 36

[Bettina]

Hallo PonderStibbons!

Danke für deine Antwort! Bei Hypothese 4 hab ich mich zu kurz gefasst: Ich gehe davon aus, dass der Effekt, den P2 auf die Stressreaktion hat, von der Ausprägung auf P1 abhängt. Bei Personen mit hohen Werten in P1 wirken sich hohe Werte in P2 stärker auf die Stressreaktion aus, als bei Personen mit niedrigen Werten in P1
Das ist doch dann eine moderierte Regressionsanalyse? Sorry, wollte mich vorhin möglichst kurz fassen, dabei ging wohl zuviel Info verloren...

Viele Grüße, Bettina

[PonderStibbons]

Wie gesagt, ich erkenne nicht, wieso hier eine Diskussion über
die Bedingungen von Moderatoreffekten -- als Spezialfall von
Interaktionseffekten -- erforderlich ist. In den Hypothesen ist
nirgends von Moderator die Rede.

Mit freundlichen Grüßen

P.
---
Gottseidank...Kanon für 36

[Bettina]

Hallo nochmal!

Tut mir leid, aber ich verstehe vermutlich nicht, wo da der Unterschied ist. Oft werden Interaktionseffekte und Moderatoreffekte gleich gesetzt:

Beispiele:

Als Interaktion oder Wechselwirkung bezeichnet man einen über die Haupteffekte (hier der Einfluss von Intelligenz und Art der Lernumgebung auf die Lernleistung) hinausgehenden Effekt. Dieser ist dadurch zu erklären, dass mit der Kombination einzelner Faktorstufen eine eigenständige Wirkung oder ein eigenständiger Effekt verbunden ist (z.B. Bortz, 2005). Ein Interaktionseffekt – auch Moderatoreffekt genannt – läge beispielsweise vor, wenn Versuchspersonen in Abhängigkeit ihrer Intelligenz unter den Lernumgebungen A und B unterschiedliche Lernleistungen erreichen. Denkbar wäre, dass mit ansteigender Intelligenz die Lernleistungen von Probanden in der Umgebung A geringfügig abnähmen, während Versuchsteilnehmer unter der Lernumgebung B mit zunehmender Intelligenz bessere Leistungen erzielen würden (Abbildung 29).
http://www.elearning-psychologie.de/dri ... n_iii.html

Die inhaltliche Logik der Moderation ist dieselbe wie bei der statistischen Interaktion. Man spricht üblicherweise im varianzanalytischen Zusammenhang (bei kategorialen UVs) von “Interaktion”, während der Begriff der “Moderation” eher im Rahmen korrelativer Analyseformen Anwendung findet.
http://www.psychology48.com/deu/d/moder ... erator.htm

Eine Moderationbedeutet also, dass eine Interaktionzwischen dem Prädiktor und dem Moderator in Bezug auf das Kriterium vorliegt.
Strenggenommen handelt es sich also bei jeder Interaktion um eine Moderation
Auch bei unserem ersten Beispiel (anderer aff. PrimingEffekt für Männer und Frauen) wird der Effekt durch das Geschlecht moderiert
Nur als Nebenbemerkung: Im Sprachgebrauch hat es sich so eingebürgert, dass bei kontinuierlichen Variablen von einer Moderation gesprochen wird, bei dichotomen von einer Interaktion. Von der Logik her ist bei beiden der Ausdruck Moderation aber richtig!
http://www.uni-saarland.de/fak5/excops/ ... chnack.pdf

Das ist jetzt etwas verwirrend?!?


Wenn ich sage, dass der Effekt, den P2 auf die Stressreaktion hat, von der Ausprägung auf P1 abhängt und dass sich bei Personen mit hohen Werten in P1 hohe Werte in P2 stärker auf die Stressreaktion auswirken, als bei Personen mit niedrigen Werten in P1, ist dann P1 kein Moderator? (Mir ist schon klar, dass ich dazu nicht einfach nur die Interaktion betrachten kann, sondern nachher noch Simple Slope Analysen machen muss.)

Was macht denn einen Moderatoreffekt zu einem Spezialfall von Interaktionseffekten? Kann man das irgendwo nachlesen? Sorry für die vielen Fragen, aber anscheinend steh ich da grad echt auf dem Schlauch... Würd mich über weitere Erklärungen sehr freuen!!!

Viele Grüße
Bettina

[PonderStibbons]

Aha. Wenn eine Interaktion und eine Moderation ein- und dasselbe sein sollen,
ergibt die Forderung nach einer Nullkorrelation einer der beteiligten Variablen
eigentlich keinen Sinn. Im typischen Fall einer Interaktion sind ja die beteiligten
Prädiktoren assoziiert.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Gottseidank...Kanon für 36

[Bettina]

Ich weiß auch nicht was stimmt, sind ja auch nicht die besten Quellen, auf die ich mich da beziehe (das muss ja so nicht richtig sein, was da steht - Ihr seid die Profis , ich hab nur ziemlich viel im Internet gelesen.) Aber wenn ich dich richtig verstehe, dann kann ich das als Moderatoranalyse stehen lassen und das erste was ich geschrieben habe (dass bei einer Moderatoranalyse der Moderator nicht mit dem Prädiktor korrelieren soll) ist vermutlich nicht richtig und deshalb kann ich auch meine Hypothesen so lassen und alles ist gut? Das wär schön!!! Vielen Dank für deine Antworten!!!