Moderationsanalyse (1. Model in Process)

Distanzmaße, Diskriminanzanalyse, graphische Analysen etc.

Moderationsanalyse (1. Model in Process)

Beitragvon member » Di 12. Mär 2019, 17:57

Hallo Leute,

1.Ich habe bei der Moderation gerichtete (positive) Hypothesen und habe positive B-Werte erwartet. Das Problem ist, dass die Ergebnisse in die erwartungswidrige Richtung gehen, aber sind signifikant (siehe unten). Heißt es eigentlich nicht, dass mein Ergebnis nicht signikifkant sind, da es in die erwatungswirdrige Richtung gehen? Oder irre ich mich?

2. Wenn das Ergebnis doch signifikant ist, wie muss der p-Wert für die Moderation aussehen? p =.0016(/2) oder p=.9984(/2)?

3. Soll ich 95%-Konfidenzintervalle oder 90%-Konfidenzintervalle verwenden? Ich würde 90%-Konfidenzintervalle benutzen, da ich einseitig teste.

4. Soll ich beim Konfidenzintervallen den CI oder BCI verwenden? Ich würde nur BCI berichten, wegen den Ausreißern usw.

5. BCI würde ich folgendermaßen berichten: BCI [-.60, +∞[

6. Muss ich die p-Werte des R2 und ΔR2 auch durch 2 halbieren, da ich einseitig teste?

6. Muss ich bei der Solpe-Analyse auch einseitig berichten, d.h. p durch zwei teilen?

7. Soll ich die die Konfidenzintervalle der Slope-Analyse auch berichten wie bei der Frage 3a? In diesem Fall würde ich den CI und nicht den BCI schreiben, da Bootstrapping nicht für die Konfidenzintervalle der Slope-Analyse gilt.

8. Bei den Standardfehler soll ich ja auf heteroskedastizitätkonforme Standardfehler zurückgegriffen. Sollte ich im Methodenteil erläutern wieso ich HC3 nehme?

9. Soll ich beim Berichten im fließenden Text und/oder Tabelle SE oder SE(HC3) schreiben? Vor allem bei der Slope-Anallyse?

ICH WÜRDE MICH ÜBER EURE HILFE UNHEIMLICH FREUEN :)


*******************************************************************************************************************************
Model Summary
R______R-sq_____MSE_____F(HC3)_____df1_____df2________p
,5456___,2977___,2540____46,1675____3,0000___364,0000__,0000

Model
__________coeff_____se(HC3)_____t_______p_____LLCI_____ULCI
constant___0026_____,0150______,1667___,8677___-,0230__,0282
Kühnhei___,0435_____,0309______1,4107__,1592___-,0074__,0945
Gruppe_R _,6246____,0537_______11,6379_,0000___,5361__,7131
Int_1_____-,3854____,1212_______-3,1793__,0016__-,5853 _-,1855

Product terms key:
Int_1 : Kühnhei x Gruppe_R

Test(s) of highest order unconditional interaction(s):
______R2-chng_____F(HC3)_____df1_____df2__________p
X*W__,0190________10,1082___1,0000___364,0000_____,0016
----------
Focal predict: Kühnhei (X)
Mod var: Gruppe_R (W)

Conditional effects of the focal predictor at values of the moderator(s):

Gruppe_R_____Effect_____se(HC3)_____t__________p__________LLCI_____ULCI
,0000________,0435_____,0309_______1,4107_____,1592______-,0074_____,0945_____(=Kontrollgruppe)
1,0000_______-,3418_____,1172______-2,9162_____,0038______-,5351____-,1485_____(=Experimentalgruppe)

Data for visualizing the conditional effect of the focal predictor:
Paste text below into a SPSS syntax window and execute to produce plot.

DATA LIST FREE/
Kühnhei Gruppe_R Gewissen .
BEGIN DATA.
-,4009_____,0000_____-,0149
-,0325_____,0000_____,0012
,4412______,0000_____,0218
-,4009_____1,0000_____,7642
-,0325_____1,0000_____,6383
,4412______1,0000_____,4763
END DATA.
GRAPH/SCATTERPLOT=
Kühnhei WITH Gewissen BY Gruppe_R .

*********** BOOTSTRAP RESULTS FOR REGRESSION MODEL PARAMETERS ************

OUTCOME VARIABLE:
Gewissen

____________Coeff____BootMean__BootSE___BootLLCI__BootULCI
constant_____,0026____,0026_____,0155____-,0230____,0275
Kühnhei______,0435___,0444______,0310____-,0071____,0965
Gruppe_R____,6246____,6248_____,0544_____,5379____,7157
Int_1_______-,3854____-,3889____,1225______-,5988___-,1936

*********************** ANALYSIS NOTES AND ERRORS ************************
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Re: Moderationsanalyse (1. Model in Process)

Beitragvon PonderStibbons » Di 12. Mär 2019, 18:31

Soll ich 95%-Konfidenzintervalle oder 90%-Konfidenzintervalle verwenden? Ich würde 90%-Konfidenzintervalle benutzen, da ich einseitig teste.

Machen Deine Abnehmer das mit? Einseitige Tests sind allgemein in Verruf. Siehe #3 in https://psychologie.uni-graz.at/de/biol ... -list/faq/
Wenn Du normal zweiseitig testest, sparst Du Dir viel Mühe, wie es scheint.


Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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