Hallo,
ich habe ein dringendes Problem bei meinem Modell für meine MA. Mein Experiment hat ein 2x2 Between Subjects Design.
Szenario 1: Erhält Produkt Informationen UND Unternehmensinformationen
Senario 2: Erhält nur Produkt Informationen
Szenario 3: Erhält nur Unternehmensinformationen
Szenario 4: Erhält keine Informationen
Dummy Variable 1 : Produkt Informationen (1 sonst 0) und Dummy Variable 2: Unternehmensinformationen (1 sonst 0)
Ich muss grundsätzlich Gruppenvergleiche durchfrühren. Da ich zwei unabhängige Dummy Variablen habe und zwei (quasi metrische) Mediatoren, wollte ich zunächst eine MANCOVA durchführen. Meine AV ist jedoch bipolar ordinal skaliert mit "Stimme voll und ganz zu" bis "Stimme ganz und gar nicht zu".
Da meine Mediatoren (quasi) metrisch sind und die AV ordinal kann ich hier keine Varianzanalyse durchführen. Ich dachte daher an eine lineare bzw. ordinale Regression. Allerdings berechnet der Regressionskoeffizient den Unterschied zur Kontrollgruppe. Ich dachte erst daran Fälle für Szenario 1 und 2 bei SPSS auszuwählen (unter "Fälle auswählen") und dann eine Regressionsanalyse durchzuführen. Dann wäre doch die erste Dummy Variable konstant ? Und die Formel wäre: Y=a+ß x DummyVariable2 ? Allerdings wäre dann ja der Interaktionseffekt zwischen den zwei Dummy Variablen nicht mit einkalkuliert. Ich habe eine Studie welche eine logerithmierte Regression durchführt.
Da der Autor hier zwei produkttypen vergleicht hat er insgesamt drei dummys. Er vergleicht virtue (Dummy) mit Vice (Dummy) als Moderatoren. Seine UV ist "organic". Er hat 3 Mediatoren (quality, healthfulness und prosocial). Seine Moderatoren sind dem Mediator vor- und nachgeschaltet. Seine Formel:
quality = α1 + χ1⋅vice + β1virtue⋅organic⋅virtue
+ β1vice⋅organic⋅vice + ε1healthfu lness = α2
+ χ2⋅vice + β2virtue⋅organic⋅virtue
+ β2vice⋅organic⋅vice + ε2prosocial = α3
+ χ3⋅vice + β3virtue⋅organic⋅virtue
+ β3vice⋅organic⋅vice + ε3 lnWTP = α4
+ β4virtue⋅organic⋅virtue + β4vice⋅organic⋅vice
+ γvirtue⋅quality⋅virtue + γvice⋅quality⋅vice
+ δvirtue⋅healthfulness⋅virtue
+ δvice⋅healthiness⋅vice + ϕvirtue⋅prosocial⋅virtue
+ ϕvice⋅prosocial⋅vice + ε4
Hier verstehe ich nicht (1) wie er den Unterschied zur Kontrollgruppe feststellt. Weil wenn er doch seine UV und seine Moderatoren mit in die Variable einbringt hat er doch keinen Vergleich wie es wäre wenn die Moderatoren nicht da wären. In meinem Fall der vergleich zwischen "erhält produktinformationen" und erhält zusätzlich noch "unternehmensinformationen". Ziel ist es herauszufinden ob sich die AV ändern wenn noch "unternehmensinformationen" hinzukommen. Außerdem hat er den direkten Effekt seiner UV nicht in seiner Gleichung sowie nur einen direkten Effekt seiner Moderatoren? Normalerweise wäre das dann doch: Y = a+ ß1 x UV + ß2 x Moderator + ß3 x (UV x Moderator) ? Was der Autor nicht so umgesetzt hat.
Ich verstehe nicht was der Autor da gemacht hat und wie ich das auf meinen Kontext übertragen kann. Wenn jemand das versteht wäre ich wirklich sehr dankbar, wenn er mir das erklärt.
