Inkrementelle Validität von Moderatoren
Verfasst: Mo Jul 17, 2023 8:04 pm
Hallo
ich hänge bei meiner Masterarbeit an meiner letzten Aufgabe. Ich habe ein theoretisches Modell, mit dem ich den Einfluss von 2 Moderatoren auf einen Zusammenhang zwischen einem Prädiktor und einem Kriterium prüfe. Dafür habe ich bis jetzt die einzelnen moderierten Regressionen jeweils mit den einzelnen Moderatoren durchgeführt.
Meine Aufgabe ist jetzt noch zu prüfen, ob Moderator 2 inkrementelle Validität gegenüber Moderator 1 in meinem theoretischen Rahmen hat (also signifikant mehr Varianz aufklären kann), weil die Konstrukte relativ ähnlich sind. Ich habe jetzt schon länger recherchiert und auch verschiedene Alternativen in R probiert, finde aber keine Publikationen, die mir dabei helfen, mich dabei zu entscheiden, welchen Weg ich am besten gehen soll.
Weg 1 wäre:
Model1 <- lm(y ~x * M1, data = data)
Model2a <- lm (y ~x * M1 * M2, data = data), hier werden eine Menge Interaktionen geprüft, die ich eigentlich gar brauche (denke ich momentan zumindest)
alternativ:
Model2b <- lm (y ~x * M1 + x * M2, data = data), hier bekomme ich natürlich etwas andere Ergebnisse als mit Model2a
Oder müsste man hier komplett anders vorgehen? Ich hänge gerade wie gesagt ziemlich, vielleicht hast du/habt Ihr ein bisschen Input, damit ich voran komme.
Falls ich die Fragestellung bzw. mein Ziel noch nicht ausführlich genug dargestellt habe, was mir gerne mal passiert, bitte gerne nachfragen.
Danke schon mal ganz herzlich
ich hänge bei meiner Masterarbeit an meiner letzten Aufgabe. Ich habe ein theoretisches Modell, mit dem ich den Einfluss von 2 Moderatoren auf einen Zusammenhang zwischen einem Prädiktor und einem Kriterium prüfe. Dafür habe ich bis jetzt die einzelnen moderierten Regressionen jeweils mit den einzelnen Moderatoren durchgeführt.
Meine Aufgabe ist jetzt noch zu prüfen, ob Moderator 2 inkrementelle Validität gegenüber Moderator 1 in meinem theoretischen Rahmen hat (also signifikant mehr Varianz aufklären kann), weil die Konstrukte relativ ähnlich sind. Ich habe jetzt schon länger recherchiert und auch verschiedene Alternativen in R probiert, finde aber keine Publikationen, die mir dabei helfen, mich dabei zu entscheiden, welchen Weg ich am besten gehen soll.
Weg 1 wäre:
Model1 <- lm(y ~x * M1, data = data)
Model2a <- lm (y ~x * M1 * M2, data = data), hier werden eine Menge Interaktionen geprüft, die ich eigentlich gar brauche (denke ich momentan zumindest)
alternativ:
Model2b <- lm (y ~x * M1 + x * M2, data = data), hier bekomme ich natürlich etwas andere Ergebnisse als mit Model2a
Oder müsste man hier komplett anders vorgehen? Ich hänge gerade wie gesagt ziemlich, vielleicht hast du/habt Ihr ein bisschen Input, damit ich voran komme.
Falls ich die Fragestellung bzw. mein Ziel noch nicht ausführlich genug dargestellt habe, was mir gerne mal passiert, bitte gerne nachfragen.
Danke schon mal ganz herzlich