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Liebe Statistik-Profis,

zur Auswertung eines Experiments im 2x3 Design habe ich für die unterschiedlichen Ausprägungen der unabhängigen Variablen Dummy-Variablen codiert. Da die Variablen in dem Experiment simultan variiert werden, muss ich ja auch Interaktionseffekte zwischen den unabhängigen Variablen beachten. Dazu habe ich die einzelnen Dummy-Variablen miteinander multipliziert (DummyUV1*DummyUV2_1 und DummyUV1*UV2_2) und diese in das Regressionsmodell einfließen lassen. Ist das korrekt? Und falls ja bin ich mir nicht sicher, wie ich die Ergebnisse korrekt interpretiere. Warum veränderen sich die Signifikanzen im 2. Modell?

Vielen Dank für eure Hilfe!

Viele Grüße
Elena

Dazu habe ich die einzelnen Dummy-Variablen miteinander multipliziert (DummyUV1*DummyUV2_1 und DummyUV1*UV2_2)

So wird es gehandhabt.

Warum veränderen sich die Signifikanzen im 2. Modell?

Weil zusätzliche Prädiktoren im 2. Modell sind?

Mit freundlichen GRüßen

P.

Vielen Dank für deine Antwort. Ich stehe trotzdem noch ein bisschen auf dem Schlauch was die Interpretation der Ergebnisse angeht. Im 1. Modell sehe ich, dass die Gruppe die den Lokal-Frame (Lokal_Dummy) gesehen hat signifikant "stärker" davon ausgeht, dass der Klimawandel menschgemacht ist, als die Kontrollgruppe. Ob sie Menschen gesehen haben (UV2) hat dagegen im 1. Modell keinen signifikanten Einfluss auf die Wahrnehmung. Im zweiten Modell sehe ich, dass die beiden UVs zusammen (Lokal_entfernt_Interaktion und Lokal_nah_Interaktion) keinen signifikanten Einfluss auf die Bewertung der Probanden haben. Dafür hat denn plötzlich der Menschen entfernt_Dummy einen signifikanten Effekt. Wie hängt das zusammen?

Die Interaktionsvariablen weisen wahrscheinlich gemeinsame aufgeklärte Varianz mit Lokal_Dummy auf. Daher klärt im 2. Modell Lokal_Dummy weniger Varianz eigenständig auf und ist nicht mehr signifikant.
Dass Menschen entfernt_Dummy nun signifikant wird, hat weniger mit Lokal_Dummy zu tun. Allerdings bin ich mir bei der Interpretation nicht sicher bzw. da würde mich eine Interpretation auch interessieren.