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Hallo zusammen,

ich würde gerne einen Moderationseffekt (ggf. mit Kontrollvariablen) von einer unabhängigen Variablen (kategorisch,binär) auf die Beziehung einer anderen unabhängigen Variablen (kategorisch, binär) und einer abhängigen Variablen (kategorisch, binär) untersuchen. Ist dies mit dem PROCESS tool möglich? Ich habe zwar gelesen, dass es auch mit binären Variablen geht, aber da es ja im Endeffekt eine lineare Regression ist (wenn ich das richtig verstanden habe), die kontinuierliche Variablen verlangt, würde ich gern herausfinden, ob ich es so rechnen kann und wenn ja, welche Annahmen ich vorher überprüfen muss.
Im Gegensatz zu anderen Infoquellen zum Thema Output Interpretation habe ich nämlich auch einen anderen Output..(Ich arbeite mit v3.3 von PROCESS).

Hi,

zunächst 1ste Frage:
Meinst Du damit:

von einer unabhängigen Variablen (kategorisch,binär) auf die Beziehung einer anderen unabhängigen Variablen (kategorisch, binär) und einer abhängigen Variablen (kategorisch, binär) untersuchen.

Eine kategoriale dichtome UV-Variable, eine kategoriale dichotome Moderatorvariable und eine kategoriale dichotome AV?

Gruß
S.

Ja, exakt!

Hi,

dann wäre das fachliche als Begründung für die Formulierung einer Moderationshypothese klarzukriegen also hauptsächlich bspw:
- worum geht es?
- was wurde womit zu welchem Zeck gemessen?
- Herkunft /Zustandekommen der Stichprobe?
- N?, n´s?
- Wie lautet die Moderationshypothese konkret?

Gruß
S.

Es geht um ein between subjects design mit Default Optionen im Vergleich zu Messages, die in einem Choice Experiment dargestellt wurden und die abhängige Variable ist jetzt die Entscheidung einer Option (A/B) je nachdem, welche Ausprägung der Default Option/Message die Probanden gesehen haben.

Die Moderationshypothese ist, dass die Messages den Effekt von Default Optionen verstärken.
Ich habe dafür die Variablen Default Optionen (Opt-in, Opt-out) und (Message/keine Message), sowie die abhängige Variable (A/B).

Herkunft /Zustandekommen der Stichprobe: Online Experiment durch einen Fragebogen (keine Einschränkung des Samples bzgl Demographie o.ä.)
Meine Stichprobe beträgt 211 Probanden, ca. 50-54 pro Gruppe, da es 4 Gruppen sind (= Default (2 Ausprägungen) x Message (2 Ausprägungen)).

Falls sich nicht ganz neu etwas geändert hat, kann man mit Process keine binären abhängigen Variablen
analysieren, d.h. keine logistischen Regressionen rechnen.

Im vorliegenden Szenario wäre eine logistische Regression mit 2 kategorialen (dichotomen) Prädiktoren und
deren Wechselwirkung zu berechnen. Die Wechselwirkung repräsentiert den Moderatoreffekt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke dafür! Gibt es einen besonderen Grund, warum PROCESS nicht für binäre kategoriale AVs genommen werden sollte?
Ich habe folgendes in Hayes (2012) gefunden:
"Perhaps the most obvious limitation of PROCESS is that it is restricted to the analysis of dependent variables (Y) that are properly modeled with OLS or logistic regression, meaning outcomes that are continuous (or at least approximately so or treated as such) or binary. It has no procedures built in for properly modeling categorical mediators or multicategorical outcomes."

Bedeutet dies nicht, dass man es für kategoriale AVs nehmen kann, allerdings nur wenn diese binär sind, wie in meinem Fall?

Hi,

- Wie lautet die Moderationshypothese konkret?

Die Moderationshypothese ist, dass die Messages den Effekt von Default Optionen verstärken.

- also geht es um irgendwas über Marsmenschen auf dem Mond?

Gruß
S.

Konkreter:
Die Moderationshypothese ist, dass der positive Effekt von vorher ausgewählten Default Optionen durch eine Message verstärkt wird, also sich Probanden dann noch häufiger für die Option zum Carbon Offsetting in der Flugbuchung entscheiden.