Regressionsanalyse 2 UVs & mehrere Moderatorvariablen

[betti8991]

Hallo,

ich bin grade an meiner Masterarbeit und habe eine ganz dringende Frage.
Und zwar habe ich ein 3x2 Design, sprich habe 2 unabhängige Variablen. Zusätzlich habe ich noch weitere Moderatorvariablen. Mein Problem ist nun, das ich nicht weiß, wie ich die Berechnung durchführen soll. Also normalerweise zentriert man ja die Variablen (&/o. dummy cod.) und rechnet einen Interaktionsterm und fügt entsprechend die Variablen ein.

Ich weiß aber leider nicht, wie ich das mit den zwei UVs machen soll.

Könnte mir da jemand eventuell weiterhelfen?
Danke schonmal

[dutchie]

Hallo betti

Die nominalen UVs zentrierst du nicht, die haben ja auch keinen Mittelwert.

Im wesentlichen machst du ANOVA mit Moderator als Kovariate, und baust dir dein Modell selber,
d.h. du gehst bei ANOVA oder besser ALM ... nach der eingabe der Variablen auf [Modell]
dort Modell angeben und dort die Wechelwirkung UV x mod klicken, und Modelle basteln wie du willst.
Willst du über lin. Regression gehen, mußt du die dreistufige UV erstmal zu dummies umdödeln.
mal googln HAYES med mod. da gibts auch neue software für SPSS.
Aber es ist nicht immer leicht zu entscheiden, was ist UV? was ist Moderator? oder doch eher ein Mediator?
Ob man überhaupt zentrieren muß, steht glaub ich gerade in der diskussion. aber zentriere was geht, rate ich mal
musst aber immer die veränderte interpretion in diesem Fall mitdenken, da man ja auch nicht weiß, wie die verschiedenen
Moderatoren untereinander korrelieren wenn du alle ins Modell steckst...Wenn du alles mit allem multiplizierst...
Immer Toleranz und VIF kontrollieren.
Und alles langsam aufbauen...erst mal alles ohne Moderator.. dann ganz vorsichtig den ersten...erst mal ohne Product
und sich so von modell zu modell hangeln,.. dann mal die Reihenfolge ändern...usw.
Hab ich deine Frage überhaupt verstanden?
Du multiplizierst einmal mit UV1 und mit UV2 und alle drei...

AV = K+UV1+UV2+UV1*UV2+mod+mod*UV1+mod*UV2+mod*UV1+UV2
usw.
gruß
dutchie

[betti8991]

Vielen Dank für deine Antwort!

Also Hayes Methode etc. kann ich leider nicht verwenden. Ich erzähle mal komplett mein Vorgehen:

Ich habe zwei UVs also ein 3 x 2 Design
Art der Produktplatzierung: NP, OP, PP und Art des Kommentars: positiv, negativ
und 3 AV : Bloggerinbewertung, Produktbewertung, Einstellung:
Zusätzlich habe ich mögliche moderierende Variablen: Need for Kognition, Vorwissen, Mediennutzung (TV Nutzung, Internet Nutzung etc.) , Geschlecht.

Um das zu überprüfen habe ich vorerst Korrelationen berechnet. Beispielsweise kam heraus, dass bei der Bloggerinbewertung das Geschlecht und TV Nutzung korreliert haben. Dann habe ich
die hierarchische Regressionsanalyse durchgeführt:
AV: Bloggerinbewertung
UV: 1. Block Art des Kommentars (dummy) , 2. Block TV Nutzung, 3. Block: Art des Kommentars x TV Nutzung.

Meine Fragen:
- Könnte ich direkt auch das Geschlecht (dummy) miteinbeziehen, oder muss ich für alle moderierenden Variablen einzelne Regressionsanalysen durchführen?
- Vorher habe ich die Interaktion von der Art der Produktplatzierung und der Art des Kommentars hinsichtlich der Bloggerinbewertung berechnet und es kam eine 10%ige Interaktion heraus.
Ich würde eigentlich auch schauen wollen, ob zb. die TV Nutzung den Einfluss von der Art der Produktplatzierung und Art des Kommentars hinsichtlich der Bloggerinbewertung moderiert. Also beide UVs
gleichzeitig berechnen.

Danke

[dutchie]

hello betti
ja
du kannst machen was du willst...
z.B. zwei moderatoren reintun usw.
zwei UVs alles gleichzeitig, du musst immer nur multiplizieren
im abschließenden modell must du alles drin haben.
z.B. UV1 +UV2+ UV1*UV2+mod1 +mod2 +mod1*mod2+UV1*mod1+UV1+mod2+UV1*mod1*mod2+.......
jetzt hast du 2 UV und 2 mod...na ja ziemlich viel, probier das mal und vergleich das aber mit den zugrundeliegenden kleineren Modellen..

10%ige Interaktion heraus.

was heißt das? ist das zuwachs R2?
das langt aber nicht, weißt du denn, neben sig. und R10%?, auch wie der moderator moderriert
erhöhert er den einfiuss oder senkt er ihn.
d.h. nach dem Vorzeichen des Reg. gewichts schauen.
welches Programm benutzt du ?
dein vorgehen ist an sich richtig, mir aber etwas zu forsch, Was ist mit der Verteilungsanalyse jeder Varablen, plus dropout plus ausreißer, ist das geschehen?
dann braucht jede korrelation eine visuelle überprüfung (Steudiagramm)... ebenso für jede moderatorenwirkung
die AVs korrelieren die? besser wäre man hätte nur eine!

wen du mit allen variablen 130% aufklärst ist was falsch!!

gruß
dutchie

[betti8991]

Hey,

- also ich habe natürlich in jedem Test nur eine AV.
- einen 10%igen Interaktionseffekt hatte ich bei der ANOVA, das habe ich vergessen zu erwähnen


" Vorher habe ich die Interaktion von der Art der Produktplatzierung und der Art des Kommentars hinsichtlich der Bloggerinbewertung berechnet und es kam eine 10%ige Interaktion heraus."

hier habe ich die ANOVA berechnet

[dutchie]

hey boooh hey

ja nätürlich hast du nur eine AV in einem Modell
du brauchst aber für jede AV ein Model
Frage: wenn die AVs korrelieren wie verhalten sich dann die Modelle zueinander?

gruß