Moderatoranalyse via multiple hierarchische Regression

Regressionsmodelle aller Art mit SPSS.

Moderatoranalyse via multiple hierarchische Regression

Beitragvon sonne3 » Mi 16. Mai 2012, 13:54

Hallo,
sitze hier an der Analyse von Moderatoren und habe da eine wichtige Frage an euch: Müssen die Haupteffekte des Prädiktors und potentiellen Moderators signifikant sein, damit ein Moderatoreffekt vorliegen kann- oder ist das egal und es ist nur wichtig dass der Produktterm signifikant wird???

Und dann zur Interpretation der SPSS-Ausgaben: ich habe dann die Tabellen Model Summary, Anova und Coefficients- woher hole ich da die Angaben für die Haupteffekt, schon aus der Coefficients-Tabelle , oder?? Ich habe eine hierarchische Regression für meine Moderatoranalyse gerechnet, nehme ich dann Modell 3 zum berichten?? Und woher bekommen ich den F-Wert mit den Freiheitsgraden, aus der Anova-Tabelle und dann beim entsprechenden 3. Modell?
und dann zur Darstellung: Ich soll einen Interaktionsplot für den signifikanten Moderatoreffekt einbringen- wie kann ich diesen erstellen??

Und zuletzt: Der Prädiktor wird in meinem Modell ohne Moderator nicht signifikant- im Modell mit dem Interaktionsterm wird er jedoch fast signifikant, wie lässt sich das interpretieren?? (Der Prädiktor und der Moderator korrelieren nicht).

Für Hilfe wäre ich echt sehr dankbar, stecke mittendrin und hänge fest :/
Liebe Grüße!
sonne3
 
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Re: Moderatoranalyse via multiple hierarchische Regression

Beitragvon STATWORX » Fr 18. Mai 2012, 13:49

Hallo,

nein, die Haupteffekte müssen nicht zwangsläufig signifikant sein können aber, je nach Untersuchungsgegenstand, wichtig sein. Ja, die geschätzten Parameter stehen in der Coefficients Tabelle. Ja, nimm Modell 3. Ja, der F-Wert steht in der ANOVA-Tabelle von Modell 3. Es könnte hier auch Sinn machen einen F-Chance zwischen den drei Schritten zu rechnen um zu evaluieren, ob die Hinzunahme weiterer Prädiktoren das Modell verbessert. Der Prädiktor ist also ohne Auspartialisierung des Moderators insignifikant. Spricht m.E. dafür, dass dein vollständig spezifiziertes Modell (P, M und PxM) besser ist als nur P.

VG
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