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Hallo zusammen,
ich sitze gerade an der Auswertung meiner Masterarbeit und verzweifle ein wenig, weil ich mir einfach sehr unsicher im Vorgehen bin. Ich habe leider im Forum nichts gefunden, was auf meine Fragestellung passt. Falls es was gibt bin ich für eine Verlinkung dankbar!

Frage 1: Ist mein geplantes Vorgehen in Ordnung?
Frage 2: Sollte ich meinen Dummy gewichten, weil meine zwei Stichprobengruppen so große Mengenunterschiede haben? (n1=100, n2=239)


Hypothese:
Der positive Zusammenhang zwischen der Ausprägung des Techno-Stressors Informationsüberflutung und dem Stressempfinden wird durch den Moderator Meditation vermindert.

UV: Informationsüberflutung (Metrisch, Intervallskala)
AV: Stressempfinden (Metrisch, Intervallskala)
M: Meditation (Meditieren Sie?) (dichotom --> Ja/Nein)

Kann ich für die Moderationsanalyse nun problemlos die multiple Regression über PROCESS nutzen oder ginge das nur bei metrischen Moderatoren? Muss ich etwas besonderes beachten, weil ich einen dichotomen Moderator habe?

Sollte ich meinen Moderatoren gewichten, weil die Umfänge so unterschiedlich sind?
Die Werte wären dann n1 = 1; n2 = -0,42 ...richtig?

Sollte ich meine Skalen alle z-standardisieren vor der Berechnung und mit den z-standardisierten Variablen in Process arbeiten? Und kann man nach einer Gewichtung die z-Standardisierung beim dichotomen Moderator auch einfach umsetzen?

Vielen Dank für die Unterstützung!!!!

Viele Grüße
Patrick

und verzweifle

Scheint sowas wie eine obligatorische Floskel geworden zu sein https://tinyurl.com/yamhs8gq

Kann ich für die Moderationsanalyse nun problemlos die multiple Regression über PROCESS nutzen oder ginge das nur bei metrischen Moderatoren?

Moderatoranalysen gehen mit jedem Skalenniveau.
Was sagt denn die Handandweisung von Process?

Sollte ich meinen Moderatoren gewichten, weil die Umfänge so unterschiedlich sind?

Nein.

Sollte ich meine Skalen alle z-standardisieren vor der Berechnung und mit den z-standardisierten Variablen in Process arbeiten?

Process berechnet lineare Regressionen, dafür standardisiert man nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hi PonderStibbons,
vielen Dank für deine Hilfe!

Ich würde jetzt folgende Syntax verwenden:
KÜ = UV
M_Dummy = Moderator (hatte ihn als 1,2 vorliegen und habe ihn umcodiert zu 1, 0 - daher Dummy)
SE = AV

COMPUTE inter2 = KÜ * M_Dummy.
EXECUTE.

REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL CHANGE
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT SE
/METHOD=ENTER KÜ M_Dummy
/METHOD=ENTER inter2
/PARTIALPLOT ALL
/SCATTERPLOT=(*SDRESID ,*ZPRED)
/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID)
/CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3).

Hab es mal durchgespielt, leider sind nur 2 von 5 Hypothesen signifikant. Aber letztendlich ist das Vorgehen richtig, was meinst du? Bei den signifikanten würde ich jetzt mal noch versuchen mit PROCESS rumzuspielen.

VG
Patrick

PS: das mit dem "verzweifeln" fand ich dann selbst lustig....

Hallo,
ich bräuchte für folgende Frage bitte noch Unterstützung.

Ich habe bei der Korrelationsanalyse nach Pearson die Korrelationen

1) über die gesamte Stichprobe (mit Moderator eingeschlossen)
2) Gruppe Meditierende (anhand Moderator Meditation ja/nein)
3) Gruppe Nicht-Meditierende

ausgeben lassen.

Dabei sind in Fall 1) für 4 Variablen, die ich für meine Hypothesen benötige signifikante kleine Zusammenhänge rausgekommen (r = .121 bis hin zu r = 598). Bei einer aber nicht (r = .05, p = .375). ----> muss ich jetzt für die eine Variable Spearman Rho berechnen und ggf. ein anderes Verfahren als die lineare Regression mit Interaktionseffekt rechnen?

Vielen Dank!
Patrick

Hi,

muss ich jetzt für die eine Variable Spearman Rho berechnen und ggf. ein anderes Verfahren als die lineare Regression mit Interaktionseffekt rechnen?

- UV und Moderator sollten mit der AV korrelieren.
- UV und Moderator sollten nicht korrelieren.

Gruß
S.

Moderator und AV korrelieren aber leider in keinem Fall signifikant. Was kann ich jetzt machen? Direkt H1 verwerfen?

Du lässt das doch schon parallel bearbeiten https://www.statistik-tutorial.de/forum ... 10962.html

Ja, weil erst bei dem einen keine Antwort kam und dann bei dem anderen Forum und dann kamen unterschiedliche...das hilft mir am meisten zwei Meinungen zu hören. Weiß nämlich nicht weiter.

Hi Patrick,

Korrelationen sind als Grundlage für eine Hypothesenbeurteilung ziemlich sinnlos ("Scheinkorrelationen"). Es ist irrelevant, ob eine Korrelation signifikant ist oder nicht, weil sich in einer Korrelation immer alle kausalen und nicht-kausalen Prozesse der Variablen von Interesse mischen.

Sofern du noch theoretisch sinnvolle Kontrollvariablen hast, ist das Produktterm-Modell die Grundlage. Wenn nicht, ist die Evidenz ziemlich dünn....

Bgzl. einer Sache möchte ich dem lieben Strukturmarionette widersprechen : Natürlich können UV und Moderator korrelieren; so lange die Korrelation noch Platz für diverse Kombinationsmöglichkeiten lässt, damit ein Interaktionseffekt möglich und schätzbar ist. Und der Moderator muss nicht mit UV oder AV korrelieren; das einzig zentrale ist, dass entlang der level des Moderators die X-Y-Beziehung variiert.

Grüße
Holger
P.S. Verzweifeln halte ich persönlich nicht notwendigerweise für eine Floskel. Ich bin regelmäßig verzweifelt, weil Forschung immer das Hangeln von Problem zu Problem ist. Und die Kombination von Leistungsdruck und mangelnden Lösungsideen ist halt nunmal das aversivste was es es gibt

Hi,

kausalen und nicht-kausalen Prozesse der Variablen von Interesse

- wie willst du deartige Dichotomien bestimmen?

Gruß
S.