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Hallo,

im Rahmen meiner Hausarbeit habe ich zweit Teilhypothesen.

Hypothese 1a: UV hängt positiv mit AV zusammen.

Hypothese 1b: Der Zusammenhang zw. UV und AV wird durch den Moderator M beeinflusst.

Zusätzlich habe ich für die Moderation eine Kontrollvariable.

Ich rechne mit SPSS und PROCESS (model 1) und habe folgende Fragen:
- ist es notwendig, für die Testung der Hypothese 1a eine eigene lineare Regression zu rechnen? so wie ich es verstanden habe, wird der Effekt der UV auf die AV in der Moderationsanalyse noch durch den Iteraktionsterm beeinflusst?

Ich habe bereits eine Moderationsanalyse durchgeführt und habe folgende Ergebnisse:
- das Gesamtmodell ist signifikant.
- die UV ist auch sig.
- der Moderator ist nicht sig.
- der Interaktionsterm ist nicht sig.

Demnach gehe ich davon aus, dass es keinen sig. Moderationseffekt gibt?
Macht es in diesem Fall Sinn, dann die Haupteffekte mittels Regression zu berichten? und wenn ja, schließe ich hier dann auch die Kontrollvariable in diese Berechnung mit ein?

Vielen Dank schonmal

Hallo Marie,

_Marie_ hat geschrieben:Hypothese 1a: UV hängt positiv mit AV zusammen.
[...]
Macht es in diesem Fall Sinn, dann die Haupteffekte mittels Regression zu berichten?

Ergibt sich das eine nicht aus dem anderen? Wenn eine Hypothese nach dem Haupteffekt fragt, musst Du natürlich den Haupteffekt berichten!?

und wenn ja, schließe ich hier dann auch die Kontrollvariable in diese Berechnung mit ein?

In der Mehrzahl der Fälle wir die Hypothese 1a doch so gemeint sein, dass unter Berücksichtigung sinnvoller Kontrollvariablen ein positiver Zusammenhang besteht. In dem Fall natürlich ja.

- der Moderator ist nicht sig.
- der Interaktionsterm ist nicht sig.

Demnach gehe ich davon aus, dass es keinen sig. Moderationseffekt gibt?

Bleib konservativ: Du hast keinen Moderationseffekt zeigen können. Es kann sein, dass es den nicht gibt, kann aber auch sein, dass Deine Stichprobe und damit die Power zu klein war. Vorsichtigere Formulierung, dann stimmt es.

Macht es in diesem Fall Sinn, dann die Haupteffekte mittels Regression zu berichten? und wenn ja, schließe ich hier dann auch die Kontrollvariable in diese Berechnung mit ein?

Ja. Wenn Du nach einer Interaktion gesucht und keine gefunden hast, solltest Du i. d. R. berichten, worauf die Aussage gründet, dass Du keinen gefunden hast. Ob es knapp oder deutlich war, welche Kontrollvariablen im Modell waren, ob eher p = 0,9 oder doch eher p = 0,0501 war, das alles gehört in eine Masterarbeit hinein, in ein Poster nicht unbedingt hinein, in Deine Hausarbeit wahrscheinlich hinein.

LG,
Bernhard

Hallo Bernhard,

erstmal vielen Dank für deine Antwort!

Verstehe ich dich richtig, dass Du der Meinung bist, für Hypothese 1a eine Regression zu rechnen und im Anschluss dann die Moderationsanalyse? So wie ich es verstanden habe, stellen die Koeffizienten in der Process Ausgabe nicht mehr den Haupteffekt da, oder?

Die Kontrollvariable nehme ich in die Moderationsanalyse mit rein, da ich davon ausgehe, dass diese maßgeblich die Moderatorvariable beeinflusst. Bezüglich des Zusammenhangs zwischen UV und AV macht sie aber irgendwie keinen Sinn und kommt demnach eigentlich erst bei Hypothese 1b zum tragen.

Tatsächlich ist der Moderator im Modell bei p = .6972 und der Interaktionseffekt p = .3679. Die UV bei p = >.001 und die Kontrollvariable auch. Die Power ist sehr hoch, da die Stichprobengröße wirklich ausreichend groß ist. Ich gehe davon aus, dass ich den Moderationseffekt nicht finde, weil der Moderator sehr schlecht operationalisiert wurde und noch weitere Variablen eine Rolle spielen. Das Gesamtmodell ist mit R^2 = .16 und p=> .001 signifikant. Was bedeutet das dann konkret? Dass mein Modell eine mittlere Varianz aufklärt aber es keinen Moderationseffekt gibt?

Vielen Dank und liebe Grüße,
Marie

Hallo Marie,

_Marie_ hat geschrieben:Verstehe ich dich richtig, dass Du der Meinung bist, für Hypothese 1a eine Regression zu rechnen und im Anschluss dann die Moderationsanalyse? So wie ich es verstanden habe, stellen die Koeffizienten in der Process Ausgabe nicht mehr den Haupteffekt da, oder?

Jede Regression hat ihre eigenen Haupteffekte aber

Bezüglich des Zusammenhangs zwischen UV und AV macht sie aber irgendwie keinen Sinn und kommt demnach eigentlich erst bei Hypothese 1b zum tragen.

Damit ist ja beantwortet, dass Du für Deine beiden Hypothesen 1 zwei verschiedene Regressionen rechnen willst.

Die Kontrollvariable nehme ich in die Moderationsanalyse mit rein, da ich davon ausgehe, dass diese maßgeblich die Moderatorvariable beeinflusst.

Ok -- Du glaubst aber nicht, dass der Möchtegern-Moderator deshalb nicht-signifikant wird, weil die darin enthaltene Information auch noch einmal in der Kontrollvarialbe drin steckt (Stichwort: Multikollinearität)?

Tatsächlich ist der Moderator im Modell bei p = .6972 und der Interaktionseffekt p = .3679.

Das spricht bei großer Fallzahl und wenn keine Multikollinearität besteht deutlich gegen die Existenz einer relevanten Interaktion.

Das Gesamtmodell ist mit R^2 = .16 und p=> .001 signifikant. Was bedeutet das dann konkret? Dass mein Modell eine mittlere Varianz aufklärt aber es keinen Moderationseffekt gibt?

Ja, so Formulierungen wie "mittlere Varianzaufklärung nach Cohen 1988" muss man nicht glauben. Was hoch, mittel oder gering ist hängt schon irgendwie auch von den Umständen des Einzelfalls ab und daher ist so eine Festlegung schwierig, wenn auch aus Bequemlichkeit weit verbreitet. Der Moderationseffekt war nicht nachweisbar.

LG,
Bernhard