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[JohnnyWeee]

Hallo zusammen,

ich möchste in meine Varianzanalyse 2 X 2 between subject Design (2 Faktoren) eine Moderator Variable miteinbinden.

Ich füge also die AV in das entsprechende Feld.

Nun bin ich folgendermaßen weiter vorgeganagen, bin mir aber nicht sicher ob das korrekt ist:

- im Feld "Kovariaten" habe ich die beiden Faktoren (F1 und F2) eingefügt und die Moderatorvariable (M)
- Dann bin ich auf "Modell" und auf "Anpassen"
- Habe nun F1, F2 und M jeweils als "Haupteffekt" ins Modell hinzugefügt
- Dann habe ich die Interaktion von allen dreien ins Modell hinzugefügt (F1*F2*M)

Ist das so Korrekt?
Vielen Dank

[strukturmarionette]

Hi,

- zunächst: N?
- und: Wie lautet Deine Moderatorhypothese?

Gruß
S.

[JohnnyWeee]

Hi,

N=208 also 52 pro Gruppe

DIe UV ist die Bekanntheit der Marke (bekannt/unbekannt)
DIe Moderatorvariable ist die Einstellung ggü der Marke
Die AV ist die Kaufabsicht

DIe Hypothese lautet: Die Einstellung ggü der Marke moderiert die Beziehung zwischen Bekanntheit der Marke und Kaufabsicht. (Ich hoffe man kann das so sagen)

[strukturmarionette]

Hi,

Die Einstellung ggü der Marke moderiert die Beziehung zwischen Bekanntheit der Marke und Kaufabsicht

- vorausgesetzt es liegen manifeste (messfehlerfreie) Variablen vor und die AV ist intervallskaliert, dann eher ein multiples lineares Regressionsmodell mit einer AV und 3 UVs, wobei die dritte UV als multiplikativer Term (aus UV1 und UV2 zunächst berechnet werden muss)

Gruß
S.

[JohnnyWeee]

Hi,
danke für deine schnelle Hilfe.

Ist denn eine Regressionsanalyse über 4 Gruppen hinweg machbar /sinnvoll, ich war der Meinung dass Regression bei 4 Gruppen nicht anwendbar ist? meine beiden UVs sind nämlich auch nur mit 0 und 1 kodiert, also vorhanden und nicht vorhanden, weiß nicht ob man damit einen multiplen Term errechnen kann?
Daher dachte ich eine Varianzanalyse sei das geeignete Werkzeug.

Gibt es keinen Weg im Rahmen einer Varianzanalyse eine Moderator Variable miteinzubeziehen?

[ponderstibbons]

Dann habe ich die Interaktion von allen dreien ins Modell hinzugefügt (F1*F2*M)

Das bedeutet, Du willst untersuchen, ob der Effekt der Wechselwirkung zwischen F2 und F1 von M moderiert wird?

Übrigens kannst Du nicht die drei zweifachen Wechselwirkungen weglassen, wenn Du die dreifache einbeziehst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[JohnnyWeee]

Genau, möchte wissen ob der Effekt der Wechselwirkung zwischen F2 und F1 von M moderiert wird.

Wäre es denn dann so korrekt wenn ich die die drei zweifachen Wechselwirkungen auch noch hinzufügen würde?

Oder liege ich da völlig falsch?

[ponderstibbons]

Wüsste nicht, was grundsätzlich dagegen spräche.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[JohnnyWeee]

Das klingt schon mal gut danke.

Ist das der einzige Weg oder gibt es vll noch einen anderen, leichteren Weg ohne so viele INteraktionseffekte?

[strukturmarionette]

Hi,

DIe UV ist die Bekanntheit der Marke (bekannt/unbekannt)
DIe Moderatorvariable ist die Einstellung ggü der Marke
Die AV ist die Kaufabsicht
(...) viele INteraktionseffekte?

- du hast nur einen Interaktionserm bzw -effekt, wobei Dein Modell fachlich eher ein Mediationsmodell (Mediationshypothese) wäre.

Gruß
S.