Simple Slopes Analyse - dichotomer Moderator

Regressionsmodelle aller Art mit SPSS.

Simple Slopes Analyse - dichotomer Moderator

Beitragvon morl04 » Fr 13. Okt 2023, 14:42

Hallo,

nach meiner hierarchischen Regression habe ich eine Simple Slopes Analyse berechnet, indem ich die Regression 2x berechnet habe (bei der ersten mit einer Codierung des Geschlechts: 0 = Männer und bei der zweiten 0 = Frauen). Die Interaktionen sind in beiden Regressionen weiterhin signifikant, aber viel interessanter ist ja eigentlich die Slope der UV, die bei beiden Regressionen nicht signifikant wird. Nun frage ich mich, wie das sein kann und wie dies inhaltlich zu interpretieren ist?

Vielen Dank im Voraus!!
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Re: Simple Slopes Analyse - dichotomer Moderator

Beitragvon strukturmarionette » Fr 13. Okt 2023, 23:45

Hi,

Anschließend habe ich eine Simple Slopes Analyse berechnet

- Was versteht du darunter?
- Was willst du dabei feststellen?

frage ich mich, wie das sein kann und wie dies inhaltlich zu interpretieren ist?

- statistisch (frequentistisch) dürfte das ja klar sein; inhaltliche Interpretationen wären unter Bezugnahme zum fachlichen Thema,
zu Fragstellungen, Hypothesen, zum Untersuchungsdesign, und dem Zustandekommen der Stichprobe (auch: N? n1, n2) .. vorzunehmen

Gruß
S.
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Re: Simple Slopes Analyse - dichotomer Moderator

Beitragvon morl04 » Sa 14. Okt 2023, 08:01

Hallo,

danke für deine Antwort!

Die Simple Slopes Analyse habe ich gemacht, um zu schauen wie genau die Moderationseffekte aussehen.

Da bei dem Moderator Geschlecht High und Low keinen Sinn ergibt, habe ich gelesen, dass man die Regression einmal mit der Codierung des Geschlechts: 0 = Männer und bei der zweiten 0 = Frauen rechnen soll, sodass man dann vergleichen kann, ob sich das b der UV (soziosexuelles Verhalten) verändert. Jetzt ist die Frage, was es bedeutet, dass in beiden Fällen das b der UV nicht signifikant wird. Heißt es, dass weder das Geschlecht männlich noch das Geschlecht weiblich einen Effekt hat?

(Es handelt sich um eine Fragebogenstudie mit n = 52)
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Re: Simple Slopes Analyse - dichotomer Moderator

Beitragvon ponderstibbons » Sa 14. Okt 2023, 12:23

Da bei dem Moderator Geschlecht High und Low keinen Sinn ergibt, habe ich gelesen, dass man die Regression einmal mit der Codierung des Geschlechts: 0 = Männer und bei der zweiten 0 = Frauen rechnen soll, sodass man dann vergleichen kann, ob sich das b der UV (soziosexuelles Verhalten) verändert.

Verstehe ich nicht, das ist doch dasselbe in grün. Ist gemeint, eine Regression einmal für Männer und einmal nur für Frauen?
Jetzt ist die Frage, was es bedeutet, dass in beiden Fällen das b der UV nicht signifikant wird. Heißt es, dass weder das Geschlecht männlich noch das Geschlecht weiblich einen Effekt hat?

"(nicht) signifikant" ist als Information fast nullwertig. Es geht doch hier um die Koeffizienten und deren Standardfehler.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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Re: Simple Slopes Analyse - dichotomer Moderator

Beitragvon morl04 » So 15. Okt 2023, 11:34

Ahh danke für den Hinweis!

Dann müsste mein Ergebnis ja bedeuten: Für Frauen besteht ein minimal größerer Moderationseffekt. Bei Frauen hat Verhalten einen negativen Effekt auf Beziehungszufriedenheit.
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Re: Simple Slopes Analyse - dichotomer Moderator

Beitragvon ponderstibbons » So 15. Okt 2023, 12:16

Für Frauen besteht ein minimal größerer Moderationseffekt. Bei Frauen hat Verhalten einen negativen Effekt auf Beziehungszufriedenheit.

Die Formulierung ergibt so aber keinen Sinn. Ein Moderation besteht darin, dass der Zusammenhang zwischen der UV
und der AV je nach Geschlecht unterschiedlich ist. Es kann nicht innerhalb eines Geschlechtes einen Moderatoreffekt
geben. Der (inferenzstatistisch signifikante) Interaktionseffekt (Moderatoreffekt) besteht konkret darin, dass die betrachtete
UV bei den Männern positiv (B=0,18), bei den Frauen negativ (b= -0,20) mit der AV assoziiert ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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