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Johnson-Neyman-Plots erstellen

Bei einer Interaktion zwischen einem Prädiktor und einem Moderator ist es häufig der Fall, dass die Steigung des Prädiktors nur bei einigen Werten des Moderators statistisch signifikant ist. Zum Beispiel ist die Wirkung eines Prädiktors vielleicht nur dann signifikant, wenn der Moderator einen hohen Wert aufweist.

Johnson-Neyman-Plots (Johnson & Neyman, 1936) helfen bei der Visualisierung von Interaktionseffekten. Mit dem Tool unten können einfach Johnson-Neyman-Plots aus den eigenen Daten erstellt werden. Dazu müssen die Werte von Kriterium, Prädiktor und Moderator in die Felder unten eingetragen werden. Diagramme können in deutscher und englischer Sprache erstellt werden.

Weitere Informationen zur Interpretation von Johnson-Neyman-Diagrammen finden sich in der Anleitung zur Moderationsanalyse.

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Einstellungen

Sprache der Labels
Signifikanz
Auf diesem Signifkanzniveau wird getestet. Intervalle, die auf diesem Niveau signifikant sind, werden in dem Plot hervorgehoben. Darüber hinaus wird das Konfidenzintervall auf diesem Signifikanzniveau berechnet.
Homoskedastizitäts-Konsistente Schätzung.
Bildformat. Das Seitenverhältnis von Höhe zu Breite.
Schwarz-weiße Abbildungen werden vor allem von Journals verlangt.
Ausgabeformat. SVG empfiehlt sich, da es mit den meisten Textverarbeitungsprogrammen kompatibel ist und verlustfrei in andere Größen skaliert werden kann.


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Hemmerich, W. (2020). StatistikGuru: Johnson-Neyman-Plots erstellen. Retrieved from https://statistikguru.de/rechner/johnson-neyman-plots-erstellen.html
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Literaturverzeichnis

  1. Hayes, A. F. (2022). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach (Third edition). Methodology in the social sciences. New York, NY: The Guilford Press.
  2. Johnson, P. O., & Neyman, J. (1936). Tests of certain linear hypotheses and their application to some educational problems. Statistical Research Memoirs, 1, 57–39.
  3. Long, J. A. (2020). jtools: Analysis and Presentation of Social Scientific Data. https://cran.r-project.org/package=jtools
  4. Marsh, H., Hau, K.-T., Zhonglin, W., Nagengast, B., & Morin, A. J. (2013). Morderation. In T. D. Little (Ed.), Oxford library of psychology: Vol. 2. The Oxford handbook of quantitative methods (Vol. 2, pp. 361–386). Oxford: Oxford University Press.