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Logistische Regression mit Moderatoren

BeitragVerfasst: So 2. Feb 2020, 10:35
von LayZ8
Hallo liebes Forum,

ich habe für meine Masterarbeit ein konzeptionelles Modell, welches ich nun mithilfe von SPSS berechnen möchte und hoffe dabei auf eure Unterstützung bezüglich der Moderationsanalyse mit SPSS:

Zunächst die Voraussetzungen:
- dichotome AV (0/1 kodiert)
- insgesamt 11 UV, zum Teil metrische, dichotome (0/1) und kategoriale (bis zu 6 Ausprägungen) UV
- die UV sind in zwei Gruppen aufgeteilt, wobei 7 UV als Moderatoren für die Zusammenhänge zwischen den 4 anderen UV und der AV dienen sollen

Ich habe nun für die verschiedenen UV mit jeweils mehr als zwei Kategorien schon die entsprechenden Dummy-Variablen erstellt und könnte damit letztlich die direkten Effekte der UV auf die UV für alle Variablen im Vergleich zu den jeweiligen Referenzkategorien bestimmen. Bei der Moderation, die ich in einem weiteren Modell testen möchte (um die Veränderung von R^2 zu bestimmen) fehlt mir jedoch der richtige Ansatz.
Müsste ich jetzt (leider funktioniert das Process Macro auf Mac OS Catalina nicht) für jede einzelne Dummy-Variable und UV (was ja bei 6 Kategorien 5 Stück wären) die Interaktion mit jeder der 4 anderen UV berechnen, um dann Schlüsse der Interaktion im Vergleich zur Referenzkategorie treffen zu können?

Wie verhält sich die Moderation überhaupt, wenn man eine ordinale UV als Moderator nutzt?

Ich hoffe, Ihr versteht meinen kompliziert beschriebenen Text, sonst bin ich gern bereit, etwaige Rückfragen zu klären!

Vielen Dank im Voraus für eure Hilfe!

Liebe Grüße
LayZ8

Re: Logistische Regression mit Moderatoren

BeitragVerfasst: So 2. Feb 2020, 11:02
von strukturmarionette
Hi,

- zunähst einmal alle Teilstichprobenumfänge?

7 UV als Moderatoren für die Zusammenhänge zwischen den 4 anderen UV und der AV dienen sollen

- Je Moderator ein Modell?
- Wie lauten alle Moderatorhypothesen konkret?

Ich habe nun für die verschiedenen UV mit jeweils mehr als zwei Kategorien schon die entsprechenden Dummy-Variablen erstellt

- ist nicht erforderlich für Dein Vorhaben, weil SPSS das automatisch übernimmt.

Gruß
S.