Mediation eines quadratischen Effekts
Verfasst: Fr 18. Nov 2022, 18:31
Liebe Statistik Expert*innen,
ich habe eine Frage zu einer Mediation eines quadratischen Effekts, bei der ich nicht mehr so richtig weiterkomme. Vielleicht kann jemand von euch/Ihnen mir hier weiterhelfen?!
Zunächst was ich machen möchte: Ich habe bereits einen Zusammenhang von X auf Y gefunden. Dieser Zusammenhang war quadratischer Natur: War Prädiktor X moderat ausgeprägt (vs. niedrig, vs. hoch) war Kriterium Y am stärksten ausgeprägt. Im nächsten Schritt möchte ich testen, ob dieser Zusammenhang durch M vermittelt wird. Ich erwarte also: Wenn X hoch, dann M hoch, wenn M moderat (vs. niedrig, vs. hoch) dann Y am größten.
Frage 1
Wie kann ich das rechnen? Da z.B. Process hier meines Wissens nach nicht funktioniert würde ich die „Standard Abfolge“ von einzelnen Regressionsanalysen rechnen (Baron & Kenny), also:
1. Regression von X auf Y, Prädiktoren sind X und X² (X² sollte sign. werden)
2. Regression von X auf M, Prädiktor ist X (X sollte sign. Werden)
3. Regression von M auf Y, Prädiktoren sind M und M² (M² sollte sign. werden)
4. Regression von X und M auf Y, Prädiktoren sind X, X², M und M² (M² sollte sign. bleiben, der Effekt von X² sollte im Vergleich zu 1 kleiner werden/verschwinden)
Also: Frage 1 wäre dementsprechend: Ist dieses Vorgehen sinnvoll oder habe ich mich irgendwo verdacht?
Frage 2
Selbst wenn diese Analyse erfolgversprechend wäre, gibt es noch eine elegantere Lösung das zu rechnen?
Dies ist insbesondere relevant, da das Baron&Kenny Vorgehen laut Fritz&MacKinnon (2010) vergleichsweise „underpowered“ ist, v.a. wenn der direkte Pfad von X auf Y einen geringen Effekt aufweist (was ich a priori kaum schätzen kann).
Über Antworten würde ich mich sehr freuen, sollte ich irgendwelche wichtigen Infos vergessen habe liefere ich die natürlich nach!
ich habe eine Frage zu einer Mediation eines quadratischen Effekts, bei der ich nicht mehr so richtig weiterkomme. Vielleicht kann jemand von euch/Ihnen mir hier weiterhelfen?!
Zunächst was ich machen möchte: Ich habe bereits einen Zusammenhang von X auf Y gefunden. Dieser Zusammenhang war quadratischer Natur: War Prädiktor X moderat ausgeprägt (vs. niedrig, vs. hoch) war Kriterium Y am stärksten ausgeprägt. Im nächsten Schritt möchte ich testen, ob dieser Zusammenhang durch M vermittelt wird. Ich erwarte also: Wenn X hoch, dann M hoch, wenn M moderat (vs. niedrig, vs. hoch) dann Y am größten.
Frage 1
Wie kann ich das rechnen? Da z.B. Process hier meines Wissens nach nicht funktioniert würde ich die „Standard Abfolge“ von einzelnen Regressionsanalysen rechnen (Baron & Kenny), also:
1. Regression von X auf Y, Prädiktoren sind X und X² (X² sollte sign. werden)
2. Regression von X auf M, Prädiktor ist X (X sollte sign. Werden)
3. Regression von M auf Y, Prädiktoren sind M und M² (M² sollte sign. werden)
4. Regression von X und M auf Y, Prädiktoren sind X, X², M und M² (M² sollte sign. bleiben, der Effekt von X² sollte im Vergleich zu 1 kleiner werden/verschwinden)
Also: Frage 1 wäre dementsprechend: Ist dieses Vorgehen sinnvoll oder habe ich mich irgendwo verdacht?
Frage 2
Selbst wenn diese Analyse erfolgversprechend wäre, gibt es noch eine elegantere Lösung das zu rechnen?
Dies ist insbesondere relevant, da das Baron&Kenny Vorgehen laut Fritz&MacKinnon (2010) vergleichsweise „underpowered“ ist, v.a. wenn der direkte Pfad von X auf Y einen geringen Effekt aufweist (was ich a priori kaum schätzen kann).
Über Antworten würde ich mich sehr freuen, sollte ich irgendwelche wichtigen Infos vergessen habe liefere ich die natürlich nach!