Vergleich von Zusammenhängen vor/nach Kontrolle von Drittvariablen mittels Regression

[SimplySchorsch]

Hallo zusammen,

ich hoffe jemand kann mir bei meinem Anliegen zu scheinbar wirklich dämlichen Grundlagen helfen, die ich partout nicht auf die Reihe bekomme. Ich möchte in meiner Abschlussarbeit u.a. Hypothesen der folgenden Art testen:

H1a: Es besteht ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen A und B.
H1b: Die Stärke dieses Zusammenhangs nimmt bei Berücksichtigung von C als Kontrollvariable zu.

C korreliert dabei sowohl mit A als auch mit B.

Meine ursprüngliche Idee war daher, in RStudio mit der entsprechenden Funktion dazu einfach einmal die Korrelation von A und B zu berechnen und danach die entsprechende Partialkorrelation. Leider war das (laut meiner Betreuung) wohl nicht der richtige Ansatz. Ich erinnere mich daran, dass mir gesagt wurde, ich solle stattdessen 2 Regressionsmodelle miteinander vergleichen, wohl einmal nur mit A (Prädiktor) und B (Kriterium) und einmal mit A + C (Prädiktoren) und B (Kriterium).

Klingt das richtig? Mich irritiert hierbei ehrlich gesagt, dass mit der Regression ja eine gewisse Kausalität unterstellt wird (was bezogen auf den theoret. Hintergrund grundsätzlich auch passen würde), ich meine Daten aber querschnittlich erhoben habe. Wenn dies so richtig sein sollte, muss ich meine Variablen dann zunächst z-standardisieren und vergleiche dann das standardisierte Regressionsgewicht aus Modell 1 (was ja der Korrelation von X und Y entsprechen sollte) mit dem standardisierten multiplen Regressionsgewicht aus Modell 2 und hoffe darauf, dass das von Modell 2 größer ist? Die Höhe des Regressionsgewicht lässt sich meines Wissens nach wie die einer Korrelation interpretieren.

Kann ich in meiner Hypothese H1b dann dennoch von "Die Stärke des Zusammenhangs erhöht sich" sprechen, wenn ich letztendlich Regressionsgewichte und nicht direkt Korrelationskoeffizienten vergleiche? Oder gibt es einen Weg, das besser/angemessener zu formulieren?

Es bringt mich absolut zur Verzweiflung, dass ich mir mit solchen Grundlagen so schwer tue. Ich möchte meine (geplante) Auswertung unbedingt richtig verfassen und letztendlich auch umsetzen. Ich traue mich nicht, meine Betreuung zu fragen weil von dieser Seite vermittelt wird, das sei erwartetes Grundwissen. Ich fühle mich überfordert.

Bitte helft mir, ich danke euch vielmals!

[dutchie]

Hallo

komisch formuliert!

C ist ein Moderator!
Modell1 Moderation:
AV ist B
B = a + b1*A + b2*C + b3*A*C
ist b3 sig verändert C wie A auf B wirkt

oder
Modell 2: (das ist eventuell mit den zwei Regressionen gemeint)
2a: B = a + b1a*A --> R1
2b: B = a + b1b*A + b2*C --> R2

R2 ist größer als R1, immer, ob sig kann man testen.
Die Hypothesen klingen aber falsch!

H1a: Es besteht ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen A und B.
H1b: Die Stärke dieses Zusammenhangs nimmt bei Berücksichtigung von C als Kontrollvariable zu.

...wieso soll der Zusammenhang zunehmen! das wäre eher Modell1
C soll den Zusammenhang unbeeinflusst lassen --> b1 konstant und sig
oder verringern --> b2 sig und b1b nicht mehr.

also besser:
H1a: Es besteht ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen A und B.
Hypo: Die Stärke des Einfluss (b1) von A auf B, bleibt bei Berücksichtigung von C als Kontrollvariable gleich.

wie stellt man das fest --> b1a sig und konstant, man müsste b1a mit b1b vergleichen
wenn die sich nicht sig unterscheiden hat C keinen Einfluss, aber das macht man normal nicht.
das H1b zu nennen irritiert !
Ich weiß gerade nicht, ob es theoretisch überhaupt möglich ist, dass der Zusammenhang größer wird
also der Einfluss von A auf B, da gehen die Begriffe fehl!! Nicht klar was gemeint ist.

oder
Ich würde das so machen (zusammen)
Modell3
3a: B = a + b1a *A
3b: B = a + b2b *C (nur C)
3c: B = a + b1c *A + b2c *C
3d: B = a + b1d *A + b2d*C + b3 *A*C
Dann sieht man was C macht.

Getestet wird nur, ob die b Dinger sich von Null unterscheiden.
und ob die R sich unterscheiden.
Dann hast du eine Konstellation von signifikanzen.
Die in einer Gesamtschau dann, als Interpretation der Konstellation
so was ergeben wie C hat kein Einfluss.
Aber dies ist dann nicht mehr als Einzelhypothese formulierbar!

...und mach nicht mit R rum, wenn du wackelst,
es gibt PSPP JASP oder JAMOVI....

gruß
dutchie

[SimplySchorsch]

Hallo dutchie,

vielen Dank für deine Antwort, ich habe mich wohl an einigen Stellen blöd ausgedrückt. Der eigentliche Fokus der Arbeit liegt (später) auf der Prüfung von Mediationsmodellen. Bei A und B handelt es sich um Varianten des Perfektionismus, die miteinander korreliert sind. Die Hypothesen "auf Deutsch" formuliert würden lauten:

H1a: Positiver Perfektionismus und Prokrastination sind negativ (sorry, ich war durcheinander) miteinander korreliert.
H1b: Der Zusammenhang zwischen positivem Perfektionismus und Prokrastination wird stärker (stärker negativ) wenn negativer Perfektionismus als Kontrollvariable berücksichtigt wird.

(Edit: das 1a/b bezieht sich nur darauf, dass diese beiden Hypothesen inhaltlich zusammen gehören (sollen))

Die Idee (bzw. das, was ich ebenfalls nachweisen möchte) ist also, dass negativer Perfektionismus (C) den Zusammenhang von A und B "verunreinigt", da er selbst mit positivem Perfektionismus korreliert. Die Hypothesen selbst wurden mir so auch abgenickt.


Im Grunde genommen möchte ich also "einfach" nachweisen, dass es diesen negativen Zusammenhang zwischen positivem Perfektionismus und Prokrastination gibt und dass dieser nochmals negativer wird wenn man den negativen Perfektionismus dabei kontrolliert. Das soll ich durch den Vergleich von Regressionsmodellen machen.

An R bin ich tatsächlich (leider) gebunden. Das Rechnen selbst war dort eigentlich nie ein Problem solange ich begriffen hatte, was ich eigentlich rechnen will/muss/soll. Ich hoffe, das macht mein Anliegen irgendwie verständlicher.

Vielen Dank!

[dutchie]

hallo Schorsch

Was ist denn der Unterschied zwischen einer
Moderation
Mediation
Kontrolle von irgendwas?

Im Grunde genommen möchte ich also "einfach" nachweisen, dass es diesen negativen Zusammenhang zwischen positivem Perfektionismus und Prokrastination gibt und dass dieser nochmals negativer wird wenn man den negativen Perfektionismus dabei kontrolliert

Das ist aber keine Mediationshypothese!

Dann ist negativer Perfektionismus (nP) keine Kontrollvariable sondern ein Moderator!!
Aber warum ist pP die UV und nP der Moderator und nicht umgekehrt?
nP beeinflusst wie pP auf Pro wirkt.
----> Modell3

Du gibst aber nicht vor wie der Moderator wirken soll!
Der Zusammenhang soll negativer werden! ok aber wann? wenn nP steigt oder nP sinkt???
also muss diese H1b eine H0 sein!!! weil du keine Aussage treffen willst über die Art wie der Moderator wirkt,
deshalb sagst du irgendwie Kontrolliert? Warum kontrollierst du pP durch nP und nicht nP durch pP??
Da ist doch der Wurm drin!! Wieso negativer und nicht positiver!

H1b ist inhaltsleer! macht psychologisch doch auch keinen Sinn.

vielleicht so:

theoriegeleitet Hypos:
H1a: Positiver Perfektionismus und Prokrastination sind negativ miteinander korreliert.
H1b: Negativer Perfektionismus und Prokrastination sind positiv miteinander korreliert.

explorative Hypos:
Korrelation zwischen nP und pP ???? --> wohl stark negativ?
das da rauskommt bestimmt wie es weitergeht!
Wenn das stark negativ korreliert langt eine Info um Pro vorherzusagen.
Modell 3c, d.h es ist entweder nP oder pP sig aber nie gleichzeitig sig in einem Modell.
Das musst du erstmal feststellen!

Gibt es Leute die gleichzeitig hohe nP und hohen pP haben?
Wenn nP und pP nicht korrelieren.
Was passiert mit Pro, wenn dies vorliegt?--> das führt dann irgendwie zu deiner "H1b"
Wie steht es um die Pro, wenn pP und nP im Konflikt liegen?

In keiner Prüfungsordnung steht dass man R benutzen muss, da steht ja auch nicht drin
dass die Arbeit mit WORD geschrieben werden soll. Du hast halt nur einen miesen Betreuer.

gruß
dutchie