Moderationsanalyse: Alle Ergebnisse zusammengefasst

Hier noch einmal das Ergebnis unserer Moderationsanalyse zusammengefasst. Einleitung Zuerst müssen wir berichten, mit welchen Programmen und Parametern wir unsere Analysen durchgeführt haben, z.B. so: Moderationsanalyse Zusammengefasst ließen sich die Ergebnisse unserer Moderationsanalyse so berichten: Abbildung des Moderationseffekts Literaturverzeichnis Davidson, R., & MacKinnon, J. G. (1993). Estimation and Inference in Econometrics. Oxford University Press. Hayes, […]


Moderationsanalyse: Gesamtmodell interpretieren

Im ersten Schritt schauen wir uns das Gesamtmodell an. Es sagt uns, wie gut unser Modell darin ist, Varianz aufzuklären und damit auch, wie gut unsere Prädiktoren darin sind, unser Kriterium vorherzusagen. SPSS Ausgabe interpretieren Run MATRIX procedure: ***************** PROCESS Procedure for SPSS Version 3.5 ***************** Written by Andrew F. Hayes, Ph.D. www.afhayes.com Documentation available […]


Moderationsanalyse: Beispieldatensatz

In unserer Studie wollen wir untersuchen, ob Alter die Beziehung zwischen der Menge an Freizeit und der Nutzung von sozialen Medien moderiert. Wir gehen davon aus, dass mit zunehmenden Alter die Nutzung von sozialen Medien abnimmt und dass daher ein signifikanter Interaktionseffekt von Alter und Nutzung von sozialen Medien auf Freizeit existiert.


Moderationsanalyse: Voraussetzung #1: Linearität überprüfen

Die Moderationsanalyse 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 […]


Moderationsanalyse: Moderationseffekt bestimmen

In der Regel ist es der Interaktionseffekt der Effekt, der uns am meisten interessiert. Er entspricht dem Effekt von M (dem Moderator) auf die Beziehung zwischen dem Kriterium Y und dem Prädiktor X. Alles, was wir für die Interpretation und Verschriftlichung brauchen, finden wir in der Ausgabe des PROCESS Makros. Der für uns wichtige Teil […]


Moderationsanalyse: Bootstrapping

Wir verwenden Bootstrapping bei der Berechnung der Moderationsanalyse, weshalb sich die Voraussetzung der Normalverteilung vernachlässigen lässt. 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, […]


Moderationsanalyse: PROCESS Makro installieren

Bevor wir mit der Moderationsanalyse 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. Die […]


Moderationsanalyse 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 Makros in SPSS. Auf der nächsten Seite fangen wir mit der Interpretation an.


Moderationsanalyse: Variablen zentrieren oder nicht?

Die Zentrierung (auch Mittelwertzentrierung) von Variablen ist ein Thema in der Statistik, wo die Meinungen von Experten auseinander gehen. Die generelle Motivation seine Variablen zu zentrieren liegt dahin, Multikollinearität zu eliminieren (oder zumindest zu mindern). Viele Forscher zentrieren ihre Variablen aber weil sie denken, dass sie es tun müssen oder weil sie von Betreuern oder […]


Moderationsanalyse: 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 Moderationsanalyse von Hayes basiert auf linearer Regression. Entsprechend werden lineare Beziehungen zwischen den einzelnen Variablen untersucht. Andere (kurvilineare) Zusammenhänge könnten […]


Moderationsanalyse: Johnson-Neyman-Intervalle und Johnson-Neyman-Diagramme

Das einfachste Verfahren zur Untersuchung der Signifikanz einer Interaktion ist sich einen Wert des Moderators auszusuchen und zu überprüfen, ob an dieser Stelle ein signifikanter Effekt besteht (Rogosa, 1980). Auf ähnliche Art und Weise funktioniert die „Simple Slopes“-Methode (Aiken und West, 1991). Beide Verfahren haben gemein, dass nur einige wenige Werte des Moderators festgesetzt werden […]


Moderationsanalyse: Linearität interpretieren und berichten

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 […]


Einführung in die Moderationsanalyse

Moderation entsteht, wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen von einer dritten Variable abhängt. Diese dritte Variable ist der Moderator. Statistisch gesehen ist der Effekt der moderierenden Variable gleich einer Interaktion: Der Moderator erklärt, wann eine abhängige Variable und eine unabhängige Variable miteinander in Beziehung stehen. Moderation wird meist wie in der Abbildung unterhalb dargestellt: Was […]


Moderationsanalyse: Kein signifikanter Interaktionseffekt gefunden

Wenn man keinen signifikanten Interaktionseffekt gefunden hat, gibt es zwei Möglichkeiten fortzufahren. Zum einen können wir beschließen, keine weiteren Analysen durchzuführen und berichten, dass wir keinen signifikanten Interaktionseffekt gefunden haben. Die Analyse wäre damit beendet. Dies wäre, in Anbetracht der Tatsache, dass bei der Moderationsanalyse der Interaktionsterm die meist interessanteste Komponente ist, eine nachvollziehbare Konklusion. […]