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:
Deutsch
Eine Moderationsanalyse wurde mit PROCESS von Hayes (2018) durchgeführt, welches lineare Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate verwendet, um unstandardisierte Koeffizienten zu ermitteln. Bootstrapping mit 5000 Iterationen zusammen mit heteroskedastizitäts-konsistenten Standardfehlern (HC3; Davidson & MacKinnon, 1993) wurden eingesetzt, um Konfidenzintervalle zu berechnen.
English
A moderation analysis was performed using the PROCESS macro by Hayes (2018), which uses ordinary least squares regression, yielding unstandardized coefficients for all effects. Bootstrapping with 5000 samples together with heteroscedasticity consistent standard errors (HC3; Davidson & MacKinnon, 1993) were employed to compute the confidence intervals.
Eine Moderationsanalyse wurde mit PROCESS von Hayes (2018) durchgeführt, welches lineare Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate verwendet, um unstandardisierte Koeffizienten zu ermitteln. Bootstrapping mit 5000 Iterationen zusammen mit heteroskedastizitäts-konsistenten Standardfehlern (HC3; Davidson & MacKinnon, 1993) wurden eingesetzt, um Konfidenzintervalle zu berechnen.
English
A moderation analysis was performed using the PROCESS macro by Hayes (2018), which uses ordinary least squares regression, yielding unstandardized coefficients for all effects. Bootstrapping with 5000 samples together with heteroscedasticity consistent standard errors (HC3; Davidson & MacKinnon, 1993) were employed to compute the confidence intervals.
Moderationsanalyse
Zusammengefasst ließen sich die Ergebnisse unserer Moderationsanalyse so berichten:
Deutsch
Eine Moderationsanalyse wurde durchgeführt, um zu bestimmen, ob die Interaktion zwischen Alter und Freizeit die Nutzung von sozialen Medien signifikant vorhersagt. Das Gesamtmodell war signifikant, F(3, 96) = 5.36, p = .002, mit einer Varianzaufklärung von 16.49 %. Die Ergebnisse der Moderationsanalyse zeigten einen signifikanten Moderationseffekt von Alter auf die Beziehung zwischen Freizeit auf Social Media-Nutzung, ΔR² = 16.47%, F(1, 96) = 18.93, p < .001, 95% CI[-0.047, -0.015].
English
A moderation analysis was run to determine whether the interaction between age and free time significantly predicts social media use. The overall model was significant, F(3, 96) = 5.36, p = .002, predicting 16.49% of the variance. Moderation analysis showed that age moderated the effect between free time and social media use significantly, ΔR² = 16.47%, F(1, 96) = 18.93, p < .001, 95% CI[-0.047, -0.015].
Eine Moderationsanalyse wurde durchgeführt, um zu bestimmen, ob die Interaktion zwischen Alter und Freizeit die Nutzung von sozialen Medien signifikant vorhersagt. Das Gesamtmodell war signifikant, F(3, 96) = 5.36, p = .002, mit einer Varianzaufklärung von 16.49 %. Die Ergebnisse der Moderationsanalyse zeigten einen signifikanten Moderationseffekt von Alter auf die Beziehung zwischen Freizeit auf Social Media-Nutzung, ΔR² = 16.47%, F(1, 96) = 18.93, p < .001, 95% CI[-0.047, -0.015].
English
A moderation analysis was run to determine whether the interaction between age and free time significantly predicts social media use. The overall model was significant, F(3, 96) = 5.36, p = .002, predicting 16.49% of the variance. Moderation analysis showed that age moderated the effect between free time and social media use significantly, ΔR² = 16.47%, F(1, 96) = 18.93, p < .001, 95% CI[-0.047, -0.015].
Abbildung des Moderationseffekts
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.
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Moderationsanalyse: Kein signifikanter Interaktionseffekt gefunden
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