Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Linearität interpretieren

Nachdem wir im letzten Schritt alle Variablen gegeneinander aufgetragen haben, müssen wir jetzt die Linearität überprüfen. Dazu schauen wir uns das Diagramm in der Ausgabe an: Die Interpretation ist denkbar einfach: Wir überprüfen einfach, ob die Linien augenscheinlich gerade sind. Aufgrund der Art, wie LOESS die Berechnung macht, kann es sein, dass die Linien in

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Alle Ergebnisse zusammengefasst

Hier noch einmal alle Ergebnisse der Mediationsanalyse zusammengefasst Grafisch Darstellung der Mediation Literaturverzeichnis Davidson, R., & MacKinnon, J. G. (1993). Estimation and Inference in Econometrics. Oxford University Press. Hayes, A. F. (2018). Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis, Second Edition (Methodology in the Social Sciences) (2nd ed.). Guilford Press.

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Indirekten Effekt interpretieren

Als Letztes müssen wir noch den indirekten Effekt interpretieren. Er ist der eigentliche Mediationseffekt. Es gibt zwar verschiedene Verfahren und Tests, um den indirekten Effekt beispielsweise auf Signifikanz zu überprüfen, allerdings haben die meisten Verfahren Nachteile und können nicht empfohlen werden. Deshalb gilt als aktuelle Empfehlung, lediglich den indirekten Effekt zusammen mit dem Konfidenzintervall anzugeben,

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse mit SPSS durchführen

In diesem Artikel besprechen wir die eigentliche Berechnung der Mediationsanalyse in SPSS. Die Berechnung der Analysen kann je nach Computerausstattung und Datenumfang länger dauern. Wenn alles fertig ist, sehen wir die Ausgabe des Makro in SPSS. Auf der nächsten Seite fangen wir mit der Interpretation an.

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Linearität überprüfen

Die Mediationsanalyse im Makro von Hayes (2018) basiert auf linearen Regressionsverfahren, die – wie der Name schon sagt – nur eine lineare Beziehung zwischen den beteiligten Variablen finden. Ist die Beziehung nicht linear, sondern beispielsweise kubisch, werden lineare Verfahren die Stärke des Zusammenhangs unterschätzen. Wir überprüfen Linearität visuell, über Streudiagramme, in die wir eine Anpassungskurve der

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Beispieldatensatz

In unserer fiktiven Studie wollen wir untersuchen, ob das Verhältnis von politische Ideologie und die Unterstützung von Regierungsmaßnahmen zur Emissionsverringerung durch den wahrgenommene wissenschaftliche Konsens über globale Erwärmung mediiert wird. Auch wenn die Daten unseres Datensatzes generiert wurden, stammt die eigentliche Idee von McCright, Dunlap, & Xiao (2013) und Ding, Maibach, Zhao, Roser-Renouf und Leiserowitz

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Voraussetzungen

Die Voraussetzungen sind ähnlich denen, die auch für multiple lineare Regression gelten. Allerdings verwendet das Makro von Hayes (2018) Bootstrapping, welches ein robustes Verfahren ist und generell keine Voraussetzungen bezüglich der Verteilungseigenschaften macht. Linearität. Die Mediationanalyse von Hayes basiert auf linearer Regression. Entsprechend werden lineare Beziehungen zwischen den einzelnen Variablen untersucht. Andere (kurvilineare) Zusammenhänge könnten

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: PROCESS Makro installieren

Bevor wir mit den Analysen loslegen können, müssen wir erst einmal das PROCESS Makro von Hayes herunterladen und in SPSS installieren. Laut den Lizenzvereinbarung von Hayes dürfen wir das Makro leider nicht direkt hier zum Download anbieten, sondern müssen auf Hayes′ Website verweisen. Benutzer, die das Marko bereits installiert haben, können diesen Schritt überspringen. Auf

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Bootstrapping

Bootstrapping ist eine zunehmend beliebte Methode, um die Signifikanz des indirekten Effekts zu testen. Simulationsstudien zeigen, dass Bootstrapping sowohl eine hohe statistische Power hat, als auch den Fehler erster Art gut kontrollieren kann (Hayes, 2009; MacKinnon, Lockwood, & Williams, 2004). Der große Vorteil von Bootstrapping ist allerdings, dass die Methode unabhängig von den Verteilungseigenschaften unseres

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Definition und Nomenklatur

Mediationsanalyse ist nicht ein spezifisches statistisches Verfahren. Stattdessen existieren verschiedene statistische Verfahren, die verwendet werden können, um Aussagen über das Vorhandensein von Mediation zu machen. Vier Schritte zur Mediation Baron und Kenny (1986) haben vier Schritte identifiziert, die für das Vorhandensein einer Mediation gegeben sein müssen. Wir haben dazu ein Modell mit drei Variablen: X,

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Was ist Mediation?

Allgemein betrachtet ist Mediationsanalyse ein statistisches Verfahren, mit dem versucht wird, Kausalität und die zeitliche Abfolge zwischen verschiedenen Variablen zu etablieren. Nehmen wir beispielsweise an, wir hätten eine Beziehung zwischen zwei Variablen, sodass wir davon ausgehen, dass das Ergebnis einer Variable durch eine andere bestimmt wird. Eine solche Beziehung würde so aussehen: Es kann aber

Mediationsanalyse

Einführung in die Mediationsanalyse

In den letzten Jahren hat sich Mediationsanalyse oder einfach nur Mediation als ein beliebtes Instrument erwiesen, um die kausalen Pfade von einer Exposition oder Behandlung zu klinisch relevanten Ergebnissen zu entschlüsseln. Dabei wurde Mediationsanalyse in so unterschiedlichen wissenschaftlichen Bereichen wie Arbeitsmarktbeziehungen, Verständnis von Leadership und randomisierten klinischen Studien zur Behandlung von Herzerkrankungen eingesetzt. Durch die Untersuchung

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Schritt #3: Direkten Effekt interpretieren

Im dritten und letzten Schritt überprüfen wir, ob der Effekt zwischen X und Y aus dem Modell ohne Mediator im Modell mit Mediator verschwunden oder gemindert ist. Ausgabe interpretieren Run MATRIX procedure: *************** PROCESS Procedure for SPSS Version 3.3 ******************* Written by Andrew F. Hayes, Ph.D. www.afhayes.com Documentation available in Hayes (2018). www.guilford.com/p/hayes3 ************************************************************************** Model

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Schritt #1: Totalen Effekt interpretieren

Im ersten Schritt überprüfen wir, ob es einen totalen Effekt im Modell ohne Mediator gibt. Wir würden eine Beziehung wie in der Abbildung unten erwarten, wobei X unsere unabhängige Variable (politische Ideologie) und Y abhängige Variable (Unterstützung von Regierungsmaßnahmen zur Emissionsverringerung) ist. Alles, was wir dazu brauchen, finden wir in der Ausgabe des PROCESS Makros.

Mediationsanalyse

Mediationsanalyse: Schritt #2: Pfade interpretieren

Im zweiten Schritt überprüfen wir, ob die Pfade a und b im Modell mit Mediator signifikant sind. Ihr Produkt bildet den indirekten Effekt ab, der gleich dem eigentlichen Mediationseffekt ist. Wir erwarten das die folgenden beiden Beziehungen signifikant werden: Dies entspricht den Schritten 2 und 3 aus den Vorgaben von Baron und Kenny (1986). PROCESS