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[AnastasiaHatFragen]

Hallo!
Ich habe 5 Prädiktoren (sagen wir mal a, b, c, d, und e) und ein Kriterium Y. Damit möchte ich zunächst eine multiple Regression rechnen.
Dann habe ich noch weitere 4 hypothesenrelevante Variablen. Mit einer davon möchte ich eine Mediationsanalyse rechnen und mit den anderen 3 Moderationsanalysen.
Nun sieht das dann so aus, dass ich sehr viele Rechnungen habe, weil ich das mit jedem Prädiktor machen möchte.
Also "a" auf Y mediiert durch 1 Mediator und moderiert von 3 Moderatoren.
Also "b" auf Y mediiert durch 1 Mediator und moderiert von 3 Moderatoren.
Also "c" auf Y mediiert durch 1 Mediator und moderiert von 3 Moderatoren.
Also "d" auf Y mediiert durch 1 Mediator und moderiert von 3 Moderatoren.
Also "e" auf Y mediiert durch 1 Mediator und moderiert von 3 Moderatoren.
Das wären ja dann 20 Rechnungen.
1. Frage: Darf ich das? also kommt es dadurch zu einer alpha Fehler Akkumulierung ?
2. Frage: Wie gestalte ich mit so vielen Rechnungen eine Stichprobenumfangsplanung?

Vielen Dank, lieben Gruß

[PonderStibbons]

Das wären ja dann 20 Rechnungen.

Ich zähle nur 5?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[AnastasiaHatFragen]

Oh TOLL- eine Antwort

Ich habe jede Medtiations- und Moderationsrechnung einzeln angedacht. Heißt es es geht auch zusammen? Also mehrere Moderatoren in einem Modell? Bzw. Moderatoren und Mediator zusammen in einem Modell?

LG und DANKE

[bele]

Das wären ja dann 20 Rechnungen.
1. Frage: Darf ich das?

Hallo Anstasia,

diese Frage und Antwort sind selbstreferentiell: Erst sagst Du, dass die Aufgabe darin besteht, alle diese Rechnungen zu machen. Dann fragst Du, ob Du alle diese Rechnungen machen darfst. Natürlich darfst Du das, wenn das die Aufgabe ist. Punkt und fertig.

Wahrscheinlich willst Du aber in Wirklichkeit wissen, ob und wann es gerechtfertigt ist, für Deine eigentliche Aufgabenstellung so vorzugehen. Damit kann man Dir aber nur helfen wenn Du verrätst, was die eigentliche Aufgabenstellung ist. Ich lade Dich also ein zu schildern, was Du da untersuchst und warum Du alle diese Zusammenhänge gleichermaßen von Interesse sind. Vielleicht, und nur vielleicht, findet sich dann jemand, der Dir einen etwas übersichtlicheren Lösungsansatz vorschlagen kann.

Viele Grüße,
Bernhard

[AnastasiaHatFragen]

1. Frage nochmal:
Im allgemeinen geht es mir darum, ob ich bei mehreren Regressionen mit den gleichen Variablen eine alpha-Fehler Akkumulierung zu beachten habe, wie es bei mehreren t-tests der Fall ist.

Die fünf Prädiktoren ergeben sich daraus, dass es sich um die ZTPI handelt eine Skala, die 5 Dimensionen hat, aber keinen gemeinsamen Summenscore o.ä.
Deswegen untersuche ich jede Dimension einzeln.
Theoretisch möchte ich den Zusammenhang von der Skala zum Kriterium als ersten Schritt aufzeigen.
Im Zweiten Schritt gibt es ein theoretisches und empirisches Modell das gezeigt hat, dass es bereits 4 Prädiktoren gibt, die einen signifikanten Einfluss auf das Kriterium haben.
Deswegen möchte ich meine Skala (5 Dimensionen = 5 Prädiktoren) in dieses Modell integrieren. Ich nehme dabei eine Mediation mit einem Prädiktor an und Moderationen mit den anderen 3 Prädiktoren an.

[PonderStibbons]

Im allgemeinen geht es mir darum, ob ich bei mehreren Regressionen mit den gleichen Variablen eine alpha-Fehler Akkumulierung zu beachten habe, wie es bei mehreren t-tests der Fall ist.

Da scheiden sich die Geister. Letztlich wirst Du Dich vorzugsweise an den lokalen Gepflogenheiten orientieren,
d.h. was Dein Studienbetreuer bzw. Dein Fachbereich goutiert.

Bei ausreichender Stichprobengröße kannst Du auch alles zugleich in ein Modell stecken.

Im Zweiten Schritt gibt es ein theoretisches und empirisches Modell das gezeigt hat, dass es bereits 4 Prädiktoren gibt, die einen signifikanten Einfluss auf das Kriterium haben.
Deswegen möchte ich meine Skala (5 Dimensionen = 5 Prädiktoren) in dieses Modell integrieren. Ich nehme dabei eine Mediation mit einem Prädiktor an und Moderationen mit den anderen 3 Prädiktoren an.

Das "deswegen" leuchtet nicht unmittelbar ein. Es gibt aber schon eine gute Begründung, Moderator- bzw. Mediatoreffekte
annehmen zu dürfen?

MIt freundlichen Grüßen

Ponderstibbons

[AnastasiaHatFragen]

Danke für die Antwort.
Die Moderatorations bzw. Mediationsannahmen sind zT explorativ und zT theoretisch begründet und sind Teil der Hypothesen.

Wenn ich die Effekte in einem Modell untersuchen möchte geht es dann schon Richtung SEM?
Das geht dann nämlich auch in die 2. Frage, wie man die Stichprobengröße berechnet. Orientiert man sich an der Rechnung, die die meisten VPN benötigt für gewünschte Teststärke und angenommenen Effekt?
Also in dem Fall:
1. Stichprobengröße für multiple Regression
2. Stichprobengröße für Mediations/Moderationsanalysen
3. SEM
Und dann für das "komplizierteste" die Größe berechnen?

LG und vielen Dank nochmal für die Antworten.

[PonderStibbons]

Die Moderatorations bzw. Mediationsannahmen sind zT explorativ und zT theoretisch begründet und sind Teil der Hypothesen.

Wenn ich die Effekte in einem Modell untersuchen möchte geht es dann schon Richtung SEM?

Eher Mehrebenenmodell. Da der Hintergrund und der Inhalt der Studie nicht bekannt sind, ist wenig dazu zu sagen.

1. Stichprobengröße für multiple Regression

Wenn Du vorhast, lineare Regressionen mit je 4 Prädiktoren zu rechnen, wäre das ein möglicher Anhalt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons