Signifikanter Anstieg der AV durch 2. zu 1. Haupteffekt?

[arkadia30]

Hallo ich habe bei Regressionsanalysen mit einer hierarchischen Datenstruktur bei Mplus für den Einfluss zweier Prädiktoren verschiedener Ebenen jeweils einen signifikanten Haupteffekt herausbekommen. Der Effekt von Prädiktor 1 blieb bei Hinzunahme des zweiten Prädiktors (Modell 2) bestehen. Ursprünglich wurde der 2. Prädiktor als Moderator angenommen. Es gab jedoch keine signifikante Interaktion (Modell 3), sondern die AV-Werte sind sowohl für niedrige als für hohe Ausprägungen meines ersten Prädiktors höher, wenn mein 2. Prädiktor hoch ausgeprägt ist (eher parallele Anordnung der Linien im Diagramm). Kann ich jetzt also (aufgrund der signifikanten Steigung meines 2. Prädiktors) sagen, dass sich der Wert meiner AV sowohl für niedrige als auch für hohe Werte meines ersten Prädiktors SIGNIFIKANT erhöht durch meinen 2. Prädiktor oder nur, dass der Einfluss für die verschiedenen Ausprägungen von Prädiktor 1 nicht unterschiedlich ist? Spricht man hier von einem additiven Effekt?
Hätte jemand hier vielleicht eine gute Quelle für mich?

[dutchie]

hallo arkadia

also:
Prädiktor 1 ist sig.
Prädiktor 2 ist sig.
Interaktion 1x2 ist nicht sig.

Spricht man hier von einem additiven Effekt?

ja ! die prädiktore wirken nur addititiv (wenn beide sig. sind)
die Wirkungen schaukeln sich gegenseitig nicht hoch und die
Wirkung des eine ist nicht abhängig von der Wirkung des anderen!

Der Prädiktor 1 wirkt unter jeder Stufe von Prädiktor 2 gleich
und umgekehrt.

Quellen, mir scheint du rechnest nur eine Varianzanalyse (ANOVA),
die Prädiktoren = UVs sind nominalskaliert?
also nach ANOVA suchen. Mit dem Programm Mplus bist du bisschen drüber!
glaub ich...
Ich weiß auch nicht ob man das hierarchisch nennen muß?

gruß
dutchie

[arkadia30]

Hallo Dutchie,

vielen Dank für deine Antwort. Ich rechne nicht nur eine ANOVA, sondern eine Mehrebenenanalyse mit stetigen Prädiktoren und AV wegen Clusterung der Daten.
Dabei wurde vom 2. Prädiktor allerdings auch eine moderierende Rolle angenommen. Ich würde nur für die Interpretation gerne wissen (müsste ähnlich sein wie bei multipler Regression?), ob ich sagen kann, dass der 2. Haupteffekt bedeutet, dass meine AV (bei niedrigen und hohen Ausprägungen der AV) bei hohen Ausprägungen des 2. Prädiktors signifikant höher ist als bei niedrigen Ausprägungen des 2. Prädiktors und wenn ja, ob das sogar besser sein könnte, als wenn es eine Interaktion gegeben hätte.

Viele Grüße

Arkadia

Viele Grüße

[dutchie]

hallo

ass der 2. Haupteffekt bedeutet, dass meine AV (bei niedrigen und hohen Ausprägungen der AV) bei hohen Ausprägungen des 2. Prädiktors signifikant höher ist als bei niedrigen Ausprägungen des 2. Prädiktor

dei Interpretaion hängt doch von skalenniveau ab!

wenn das metrisch ist ist obige aussage falsch!
sondern: je größer die UV desto größer die AV!
obige aussage macht sinn wenn die UV geordent kategorial ist, weil
wass will niedrig bedeuten wenn der zusammenhang linear ist, das geht dann von
minus unendlich bis plus unendlich. beschreiben wir das über den steigungkoeffizienten der regression

willst du auf ordinale oder hybride interaktion hinaus?

... es sei denn das hängt mit den clustern zusammen.

ob das sogar besser sein könnte, als wenn es eine Interaktion gegeben hätte.

die frage kann ich gar nicht nachvollziehen ??? was heißt besser?
wenn die interaktion sig wäre, kann es sein dass der steigungkoeffizienten größer wird in abhängigkeit
vom moderator...

ch rechne nicht nur eine ANOVA, sondern eine Mehrebenenanalyse mit stetigen Prädiktoren und AV wegen Clusterung der Daten.

..und random effekten.... ??? ziemlich wirrwarr

gruß
dutchie