ich analysiere für meine Masterarbeit ein logistisches Regressionsmodell mit Moderation.
Dabei ist eine der potentiellen Moderatoren eine kategoriale Variable (Job-Status: z.B. arbeitslos, Angestellter, selbstständig...). Diese soll nun den Zusammenhang zwischen einer UV und einer Dichtomen AV beeinflussen.
Mir ist nicht ganz bewusst, ob und wie diese Art der Moderation möglich ist und falls ja, wie genau die Interpretation bzw. ein SPSS Output dementsprechend aussehen würde.
wenn der Moderator dichotom ist ist die Sache eigentlich am einfachsten!
du stellst dir einfach vor du machst zwei log. Regs, eine für Population A (z.B. mit Arbeit)
und eine für Population B (z.B ohne Arbeit)
d.h ein Modell für jede Population, die Moderation kärt dann die Frage, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen
den Modellen gibt! --> ja wenn der Regressionkoeffizient der Moderator x UV interaction signifikant wird!
vielen Dank für deine hilfreiche Antwort!
Das funktioniert also auch, wenn der Moderator nicht dichotom ist, sondern mehrere Werte annehmen kann? Dann würde man trotzdem pro Ausprägung ein Modell rechnen, oder?
das geht auch wenn der Moderator nicht dichotom ist ja,
aber man rechnet nicht für jede Ausprägung ein Modell,
sondern durch den Regg. Koeffizienten der Interaction UV*Moderator sieht man ja die
änderung des Reg Koeff der UV
AV = a + b UV + c UV *M
M= 1 AV = a +b UV + c UV = a +(b + c) UV
M= 2 AV = a +b UV + c UV = a +(b + 2c) UV
M= 3 AV = a +b UV + c UV = a +(b + 3c) UV
je größer M desto größer die Wirkung der UV.
aber Vorsicht bei Log. Regression, die ist nicht linear!
bezüglich logit und Wahrscheinlichkeit und Odds gibts da interpretationsschwierigkeiten
das kann man nicht so basteln wie bei der lin. Regression!
müßte man sich genauer einlesen...
danke nochmals für deine Antwort und bitte entschuldige die späte Antwort!
Ich habe in meinem konzeptionellen Modell 4 UV die auf meine dichotome AV wirken und weitere 7 Variablen, die neben ihrer Eigenschaft als Prädiktoren der AV auch als potentielle Moderatoren auf die Zusammenhänge zwischen den 4 ersten UV und der AV wirken sollen.
Hast du eine Idee, wie man dieses Modell mit SPSS rechnen kann? Müsste ich letztlich (mit dem PROCESS Macro) jeden Moderator hinsichtlich seiner Wirkung auf die 4 einzelnen Zusammenhänge testen oder gibt es da ein einfacheres Vorgehen?
