Mediation mit multiplen X und Y

[AsbachAlex]

Hallo miteinander,

ich schreibe gerade meine Masterthesis in der ich im Grunde genommen einen dreistufigen Wirkungszusammenhang aus Ursache -> Wirkung -> Folge überprüfen möchte.

Dabei vermute ich sowohl direkte Effekte Ursache -> Folge als auch vermittelnde Effekte über Ursache -> Wirkung -> Folge.
Klassische Mediationshypothese, nehme ich an.

So, nun habe ich das Modell getestet gemäß dem Vorgehen von Baron and Kenny (1986) (vgl z.b. hier):

1) Teste direkte Effekte X --> Y (multiple Regression, totaler Effekt)
2) Teste Effekte X --> M (hier wird nur ein X signifikant!)
3) Teste Effekte M --> Y (X berücksichtigt)
4) Wenn signifikant, teste indirekte Effekte

Das ganze mache ich sukzessive für alle Y. Die X habe ich immer gleichzeitig im Modell (als Kovariate) um keine Varianzanteile doppelt zu erklären.

Skizze des Modells:
http://imgur.com/5BimgLu

Folgende Befunde:

1) Es wird nur für ein X der Effekt X --> M signifikant, dort gibt es auch eine vollständige Mediation (in der Grafik Pfad 1: Part. --> React. --> OCaff)

2) Es gibt mehrere direkte Effekte X --> Y, die signifikant werden (Grafik Pfad 2)

3) Es gibt auch ein paar Effekte M --> Y (andere X berücksichtigt), die signifikant werden ( in der Grafik Pfad 3: Reactions --> Conseq)

Folgende Fragen:

Ad. 2: Wenn ich direkte Effekte X --> Y berichte (für die es im folgenden keine Mediationseffekte gibt), ist es dann sinnvoll in die Regression trotzdem den Mediator mit aufzunehmen, um keine Varianz doppelt zu erklären?

Ad. 3: Darf ich Effekte M --> Y berichten, obwohl M in diesem Fall kein Mediator wäre (dabei würde ich in der Regression trotzdem alle Prädiktoren berücksichtigen)?

Ich hoffe, die Fragen sind verständlich formuliert, ich freue mich auf eine Antwort!

[AsbachAlex]

Keiner?