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[domii]

Hallo zusammen,

hätte mal zwei Fragen zur Moderations- und Mediationsanalyse via SPSS PROCESS an euch.

Kurz zum Untersuchungdesign: Ich habe ein between-subject (2x2) Design. Es gibt also zwei Gruppen, welche per Zufall zusammengestellt wurden und dann zwei unterschiedlichen Reizen (Kontrolle und Experiment) ausgesetzt wurden. n=121 Personen (Gruppe A =60/B=61). Es wurden drei Hypothesen aufgestellt (H1: Der Reiz X wirkt sich positiv auf Outcome Y aus und führt zu einem höheren Y-Wert als bei der Kontrollgruppe; H2: Der Effekt von X auf Y wird durch M1 mediated; H3: Der Effekt von X auf Y wird durch M2 positiv moderiert (verstärkt)).

Jetzt die Fragen:
1) Muss man bei der Moderationsanalyse mit SPSS via PROCESS-Plugin auch Covariate mit in die Analyse aufnehmen oder ist die normale Analyse mit den drei Variablen X, Y und M ausreichend zum berichten des Effekts?

Hintergrund der Frage ist, dass mein Haupteffekt (H1) beim hinzufügen aller erhobenen Kovariate/Kontrollvariablen nicht mehr signifikant ist...

2) Direkt oben anknüpfend, muss mein Haupteffekt der H1 überhaupt signifikant sein, wenn ich zeigen kann, dass eine Mediation via M1 stattfindet? Damit habe ich ja einen indirekten Effekt bewiesen. + Auch hier wieder die Frage wie bei der Moderation: Muss man bei der Mediationsanalyse alle Kovariate aufnehmen?

Würde mich riesig über euer Feedback freuen!

Vielen Dank und beste Grüße,
domii

[PonderStibbons]

Hintergrund der Frage ist, dass mein Haupteffekt (H1) beim hinzufügen aller erhobenen Kovariate/Kontrollvariablen nicht mehr signifikant ist...

Bei einem randomsierten Design sollte das doch gar nicht möglich sein.
Andererseits ist "signifikant" ein weitgehend bedeutungsloses Konzept.

Direkt oben anknüpfend, muss mein Haupteffekt der H1 überhaupt signifikant sein, wenn ich zeigen kann, dass eine Mediation via M1 stattfindet?

Da gibt es Diskussionen. Was sagt denn Deine Mediations-Literatur dazu?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[domii]

Bei einem randomsierten Design sollte das doch gar nicht möglich sein.
Andererseits ist "signifikant" ein weitgehend bedeutungsloses Konzept.

Ja, das habe ich so auch gedacht und nachgelesen aber vielleicht liegt einfach keine perfekte Randomisierung vor oder die Sample-Size ist zu klein? Was ich mir vielleicht auch noch denken kann ist, dass die 16 hinzugefügten Kontrollvariablen an der Zahl einfach zu viele sind. Nach den beiden Voraussetzungen nach Andy Field (Homogenität der Regressionsgeraden und Gleichverteilung der Kovariaten auf die Gruppen) sind alle 16 Variablen ok, um sie hinzuzufügen.
Wenn ich jetzt allerdings noch nach strikter Korrelation (p<0,05) der Kovariaten mit der AV ausortiere (ist bei mir in den alten Vorlesungsunterlagen bei der ANCOVA auch genannt worden und das unterstellt man ja Kovariaten auch, dass sie einen Einfluss auf die AV haben), dann bleiben nur zwei Variablen übrig. Wenn ich jetzt die ANCOVA rechne, dann ist meine H1 zwar noch signifikant aber eine der Kovariaten ist signifikanter und hat auch ein höheren Erklärungsgehalt (Eta^2). Lässt sich ja vermuten, dass es sich hier um eine weitere UV handelt oder? Weiß nur nicht wie ich damit jetzt umgehen muss.... Zumal diese Variable auch mein Moderator der H3 ist...

Da gibt es Diskussionen. Was sagt denn Deine Mediations-Literatur dazu?

Die Literatur sagt, dass eigentlich Signifikanz vorliegen soll aber es gibt auch einige Meinungen, die dem Wiedersprechen, gerade weil Mediation ja an sich ein indirekter Effekt ist. Würde diese Ansicht so übernehmen.

[PonderStibbons]

Was ich mir vielleicht auch noch denken kann ist, dass die 16 hinzugefügten Kontrollvariablen an der Zahl einfach zu viele sind.

Wozu braucht denn ein randomisiertes Design Kontrollvariablen?
Und dann auch noch 16? Was soll bei einem randomisierten Design
denn 16fach kontrolliert werden? Wenn es einfach nur darum geht,
Fehlervarianz zu verringern, ok, aber auch dafür braucht man
doch nicht mehr als 2 oder 3.

Wenn ich jetzt allerdings noch nach strikter Korrelation (p<0,05) der Kovariaten mit der AV ausortiere (ist bei mir in den alten Vorlesungsunterlagen bei der ANCOVA auch genannt worden und das unterstellt man ja Kovariaten auch, dass sie einen Einfluss auf die AV haben), dann bleiben nur zwei Variablen übrig. Wenn ich jetzt die ANCOVA rechne, dann ist meine H1 zwar noch signifikant aber eine der Kovariaten ist signifikanter und hat auch ein höheren Erklärungsgehalt (Eta^2). Lässt sich ja vermuten, dass es sich hier um eine weitere UV handelt oder? Weiß nur nicht wie ich damit jetzt umgehen muss.... Zumal diese Variable auch mein Moderator der H3 ist...

Keine Ahnung. Das ist bereits jenseits einer nachvollziehbaren Auswertung,
weil ständig anhand von p-Werten das Analysekonzept geändert wird.

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons