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Hallo liebes Forum,

ich arbeite derzeit an der Auswertung eines Datensatzes für meine Masterarbeit und bin mir unsicher bezüglich der Bestätigung/Ablehnung meiner Hypothesen.
Allgemein formuliert sieht mein Problem wie folgt aus:

H1: Variable X hat einen Einfluss auf AV (Richtung tut erstmal nichts zur Sache für die Darstellung)
H2: Variable Z hat einen Einfluss auf AV
H3: Variable X und Z interagieren, X dient als Moderator auf den Zusammenhang zwischen Z und AV

In meiner logistischen Regression habe ich nun im hierarchischen Vorgehen unter anderem die Variablen X, Z sowie deren Interaktion in verschiedenen Blöcken nacheinander hinzugefügt.
Nun meine Frage:

In meinem 2. Modell sind lediglich die Haupteffekte von X und Z einbegriffen, beide signifikant --> H1, H2 wären also bestätigt
In meinem 3. Modell kommt die Interaktion zwischen X und Z hinzu, auch signifikant, allerdings ist nun der Haupteffekt von X nicht mehr signifikant --> hier bin ich nun unsicher, natürlich würde ich H3 als bestätigt ansehen, allerdings H1 ja nun nicht mehr, oder?

Hat der nicht mehr signifikante Haupteffekt von X irgendeine statistische Auswirkung auf mein Modell?

Wie würde man das geschickt bzw. überhaupt richtig bei der Darstellung der Ergebnisse formulieren?

Vielen Dank im Voraus für eure Mühe!

LG LayZ8

Hi,

- schreib dich deine Moderatorhypothese in fachlicher Terminologie deiner Konzeption zunächst einmal auf.
- N?

Gruß
S.

Hi, LayZ8,

in Anwesenheit eines Produktterms ändert sich die Bedeutung des vormaligen "Haupteffekts" in einen konditionalen oder "first-order-Effekt"--d.h. der Effekt von X wenn M=0. Wenn M zentriert wurde, ist das der mittlere Effekt von X (d.h. für durchschnittliche M's).

Ich habe keine Erfahrung mit Interaktionen in logistischen Modellen (siehe die Besonderheiten in Ai & Norton, 2003), denke aber, dass das Grundprinzip auch hier gilt

Ai, C., & Norton, E. C. (2003). Interaction terms in logit and probit models. Economics Letters, 80, 123-129. doi:10.1016/S0165-1765(03)00032-6

Frazier, P. A., Barron, K. E., & Tix, A. P. (2004). Testing moderator and mediator effects in counseling psychology. Journal of Counseling Psychology, 51(1), 115-134.

Echambadi, R., & Hess, J. D. (2007). Mean-centering does not alleviate collinearity problems in moderated multiple regression models. Marketing Science, 26(3), 438-445.

Grüße
Holger