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Computerbasierte Datenanalyse (Subject) / Moderations-& Mediationsanalyse (Lesson)
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- Distale Mediation (2 Mediatoren) X -> M1 -> M2 -> Y a Effekt von X auf M1 b Effekt von M1 auf M2 unter Kontrolle von X c Effekt von M2 auf Y unter Kontrolle von X und M1 e Effekt von X auf M2 unter Kontrolle von M1 f Effekt von M1 auf Y unter Kontrolle von X und M2 abc ’Direkter’ Indirekter Effekt von X auf Y af Indirekter Effekt von X auf Y über (nur) M1 ec Indirekter Effekt von M1 auf Y über M2 ind.xy ’Gesamter’ Indirekter Effekt von X auf Y (= abc+af+ec) sign ? (t Wert auf 5 %-Niveau > 1.96) wenn ja: distale M bestätigt t Gesamter Effekt von X auf Y t’ Direkter Effekt von X auf Y unter Berücksichtigung aller Mediatoren
- Moderierte Mediation bedeutet, dass die Stärke eines Mediationseffekts abhängig von einer Moderatorvariable ist. Man kann also der Frage nachgehen ob der Mediationseffekt konstant ist über alle Ausprägungen der Moderatorvariablen oder dieser sich signifikant unterscheidet je nach Ausprägung der Moderatorvariable(n).
- Vorgehen moderierte Mediation Überprüfung einfaches Mediationsmodel Überprüfung moderiertes Mediationsmodell (sollte eine bessere Vorhersage aufweisen durch größere Varianzaufklärung aufgrund hinzufügen des Moderators). -4 Schritte nach Baron & Kenny + Pfad a oder b moderiert + C´-Abgleich mit Bootstrapping Verfahren
- 4 Schritte nach Baron & Kenny: Pfad c: X sagt Y signifikant vorherPfad a: X sagt M signifikant vorher Pfad b und c´: M sagt Y signifikant vorher Wenn X mit in die Regressionsgleichung mit aufgenommen wird, darf x nicht mehr signifikant sein (vollständige Mediation) oder Effekt von x muss deutlich abnehmen (Partielle Mediation)
- Sobel-Test: Alternative zur Testung des indirekten Mediationseffekts zu 4 Schritte nach Baron & Kenny T-Wert (Spalte „t.ratio“) für ab muss signifikant sein auf 5% Niveau (>1.96) -> Dann kann von einem statistisch signifikanten Mediationseffekt ausgegangen werden. „Med.Ratio“: wie viel Prozent des Gesamteffekts (xy) ist auf die Mediation zurückzuführen. In %
- Bootstrapping Der mittlere Wert des Mediationseffekts kann mit Sobel-Ergebnis (ab Effect) verglichen werden signifikantes Ergebnis, wenn KI´s keine 0 enthalten -> Nullhypothese (es gibt keinen Mediationseffekt) wird verworfen
- Kritik am Modell von Baron und Kenny ein Mediationseffekt kann auch vorhanden sein, wenn es keinen direkten Effekt (c=0; d.h. Schritt 1 nicht erfüllt) gibt. Null-Hypothese (kein Mediationseffekt) wird fälschlicherweise beibehalten -> Fehler 2. Art (Beta-Fehler) geringe Teststärke
- Interpretation moderierte Mediation (positive Vorzeichen) Moderator bei Pfad b Das Moderierte Mediationsmodell besagt, dass der Einfluss des zweiten Mediationsabschnitts, d.h. der Einfluss des Mediators auf das Kriterium durch den Moderator moderiert wird. Das heißt je höher der Moderatoreinfluss, desto größer ist auch der Zusammenhang zwischen Mediator und Kriterium.
- Interpretation einfache Mediation Das Modell besagt, dass X einen Einfluss auf Y hat, der über M vermittelt wird.
- Interpretation einfache Regression signifikante Parameter Der Prädiktor hängt signifikant mit dem Kriterium zusammen bzw sagt dies vorher. Die Varianzaufklärung beträgt... %
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- Interpretation Moderation signifikante Parameter und signifikanter, negativer Interaktionsterm Die Stärke des Zusammenhangs zwischen Prädiktor und Kriterium ist abhängig vom Moderator. Je größer Moderator, desto geringer ist der Zusammenhang zwischen Prädiktor und Kriterium.
- Simple Slope Analysen Betrachtung des Zusammenhangs zwischen X und Y, jedoch für 3 unterschiedliche Ausprägungen des Moderators mittlere, niedrige (-1SD) und hohe (+1SD) Ausprägung
- Woraus setzt sich der Mediationseffekt einer distalen Mediation zusammen? Und wie heißt er im R-Output des Sobel-Tests? = abc+af+ec ind.xy ’Gesamter’ Indirekter Effekt von X auf Y - t Wert auf 5 %-Niveau > 1.96, wenn ja: distale M bestätigt