JASP Tutorial (deutsch): Mediationsanalyse

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  • Опубликовано: 30 авг 2020
  • In dieser JASP Anleitung zeige ich Ihnen, wie Sie eine Mediation mit JASP einfach prüfen können, also einen indirekten Effekt von einer unabhängigen Variable (UV) über einen Mediator auf eine abhängige Variable (AV).
    Inhalte:
    - Einstellung Skalenniveau
    - Aufruf der Mediation
    - Optionen: R², (teil-)standardisierte Gewichte
    - Nutzung von Bootstrapping
    Ausführlichere Erläuterung von Bootstrapping:
    • Regression mit Bootstr...
    Weitere inhaltliche Tutorials zu Mediation und Moderation:
    www.regorz-statistik.de/inhalt...
    Dieses Tutorial basiert auf der JASP-Version 0.13.1.0

Комментарии • 16

  • @smiileish
    @smiileish Год назад +1

    sehr gut erklärt, vielen Dank!

  • @philipp8199
    @philipp8199 3 года назад +1

    danke für die erklärung :)

  • @champ88888
    @champ88888 Год назад +1

    Was sagen die Doppelpfeile an den Variablen? Also bspw. die 0.04 an der AV. Und was bedeutet der gestrichelte Pfeil an der UV? Vielen DAnk im Voraus.

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  Год назад

      Das Mediationsmodul von JASP basiert, soweit ich weiß, im Hintergrund auf lavaan, also dem Modul für Pfadanalysen und Strukturgleichungsmodelle. Und in der SEM-Notation schreibt man an die "endogenen" (also aus dem Modell heraus erklärten) Variablen (MED, AV) mit dem runden Doppelpfeil die Residualvarianz. Das ist also jeweils die Schwankung des nicht vom Modell erklärten Anteils, vergleichbar mit der Schwankung des Residuums bei der normalen Regression. Die UV ist hingegen eine "exogene" Variable aus SEM-Sicht, also eine Variable, die nicht im Rahmen des Modells erklärt wird, sondern sozusagen "Input" ins Modell ist. Hier wird die gesamte Varianz dieser Variable angezeigt (also die Varianz, die man auch bekommen würde, wenn man sich einfach die deskriptiven Daten dieser Variable ansehen würde).

  • @L-fx4nq
    @L-fx4nq 5 месяцев назад

    Danke für das Video :) Ich habe in meiner Forschungsarbeit zwei Hypothesen. In der ersten nehme ich an, dass meine UV einen Einfluss auf die AV hat und in meiner zweiten Hypothese kommt erst der Mediator hinzu. Kann ich, um zu entscheiden, ob ich die H1 oder H0 meiner ersten Hypothese annehme, einfach den direkten Effekt meiner Mediation interpretieren? Oder muss ich dafür zusätzlich eine einfache Regression rechen?
    Vielen Dank!

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  5 месяцев назад +1

      Bei der Mediation muss man u.a. zwei Begriffe voneinander unterscheiden: Direkter Effekt und totaler Effekt.
      Der totale Effekt ist der Effekt von UV auf AV ohne Betrachtung eines Mediators.
      Der direkte Effekt ist der Effekt von UV auf AV unter Kontrolle des Mediators (also im Mediationsmodell).
      Und beide hängen miteinander zusammen:
      Der totale Effekt ist die Summe aus direktem und indirektem Effekt.
      Ihre erste Hypothese scheint den totalen Effekt zu betreffen, daher dürfen Sie nicht den direkten Effekt dafür verwenden, der idR vom totalen Effekt abweicht. Sondern Sie müssen zusätzlich eine enifache Regression (UV und AV) rechnen.

    • @L-fx4nq
      @L-fx4nq 5 месяцев назад +1

      @@RegorzStatistik super, vielen vielen Dank!

  • @fairysaurus7557
    @fairysaurus7557 2 года назад

    woher kommen die Daten für den Mediator? Sind es einfach nur Fragebögenwerte?

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  2 года назад

      Wenn ich mich richtig erinnere, sind es in diesem Fall Simulationsdaten. Aber normalerweise wäre das eine Skala, die über einen Fragebogen erfasst wurde.

  • @noram.5926
    @noram.5926 Месяц назад

    was kann ich tun wenn meine UV nominal ist ?

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  Месяц назад

      Wenn die UV binär ist, müsste man vermutlich nur den Variablentyp auf Scale ändern und kann sie dann ganz normal auswerten.
      Wenn die nominalskalierte UV mehr als 2 Stufen hat, dann m.E. Dummykodierung anwenden (also so viele Dummyvariablen wie Stufen-1), und dann ggf. als Pfadmodell schätzen.

  • @beccib4856
    @beccib4856 Год назад

    Gibt es denn irgendwelche Voraussetzungen ähnlich der linearen Regression, die zuvor überprüft werden müssen?

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  Год назад +1

      Im Prinzip gelten alle Voraussetzungen, die auch bei einer multiplen Regression gelten. Wenn Sie Bootstrapping verwenden, entfallen jedoch Normalverteilung und Homoskedastizität. Als absolutes Minimum würde ich noch die Linearität prüfen (also alle Zusammenhänge per bivariaten Streudiagrammen, IV-MED, MED-DV, IV-DV.

    • @beccib4856
      @beccib4856 Год назад

      Ok, super vielen Dank!

    • @beccib4856
      @beccib4856 Год назад

      Ich sitze gerade an meiner Bachelorarbeit und untersuche zwei variablen auf Mediation. Ich hatte nun alles über Lineare Regressionen berechnet, muss aber ja auch die Signifikanz des indirekten Effekts zeigen. Mache ich dann zusätzlich eine mediationsanalyse? Oder nur die mediationsanalyse (wobei mein Betreuer meinte ich soll es über multiple lineare Regression machen)? Wenn ich zusätzlich die Mediationsanalyse mache, ist es vom Bootsrrap-Verfahren ja nicht identisch mit dem Bootstrap den ich bei der Regression gemacht hatte, oder ist das egal?

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  Год назад

      @@beccib4856 Das lässt sich leider hier im Rahmen eines YT-Kommentares nicht hinreichend beantworten.