Deine Videos sind alle gold wert und so angenehm im Vergleich zu anderen SPSS Videos, sehr angenehme Stimme und Sprechweise und sehr detailliert und verständnisvoll erklärt. DANKE dafür!!!
Hallo, danke für das viele Lob! Das schmeichelt mir fast ein wenig. ;-) Ich drücke die Daumen für erfolgreiche Auswertungen deinerseits! Viele Grüße, Björn.
Hallo, das ist eine relativ häufig vorkommende Fehlermeldung und kann vielerlei Ursachen haben. Wurde das PROCESS-Plugin als Administrator installiert? Wenn nicht, kann diese Fehlermeldung auftreten. Ansonsten fällt mir da auf Anhieb auch nicht ein, was es sein könnte. Dann weiter toi toi toi! Viele Grüße, Björn.
ah sorry, hab den kommentar gelöscht, weil es sich erledigt hatte. Ich glaube es lag daran, das ich zuhause nur eine testversion habe. Aber an der Uni an den PCs hats geklappt :) Danke und Grüße zurück !
Lieber Björn Erst einmal herzlichen Dank für deinen wertvollen Input, der mir während der Erarbeitung meiner Masterthesis enorm geholfen hat! :) Ich führe eine parallele Mediationsanalyse (Model 4) mit vier Mediatoren durch. Hierbei untersuche ich den Effekt der Generationszugehörigkeit (X-Variable) auf die Nutzungsabsicht von einer Technologie (Y-Variable). Meine X-Variable ist dichotom, ich habe sie also zu 1 = Generation Z & 2 = Generation Y umcodiert. Mein gesamter Datensatz beider Generationen beinhaltet n = 518 Fälle. Ich konnte dank deinem Video eine Mediationsanalyse für alle 518 Fälle durchführen. Nun wollte ich dies separat pro Generation tun und habe folglich meine SPSS-Datendatei dank deinem Video jeweils in die Generationen aufgeteilt. Wenn ich nun aber die Mediationsanalyse für jede Generation einzeln durchführen möchte, erhalte ich folgende Meldung von SPSS: ERROR: one of your model variables exhibits no variation (it is a constant). An was könnte das liegen? Ich hab eine Vermutung, da es sich eigentlich nur um die X-Variable also um die „Generationszugehörigkeit“ handeln kann, welche wie gesagt mit 1 = Generation Z & 2 = Generation Y umcodiert ist. Da ich die Datensätze je nach Generation separat behandle und eine Mediationsanalyse durchführen möchte, habe ich logischerweise nun im ersten Datensatz unter „Generationszugehörigkeit“ lauter 1 stehen und im zweiten Datensatz lauter 2. (Macht ja auch Sinn, da die Datei je nach Generation aufgeteilt wurde…) Kannst du mir vielleicht weiterhelfen und sagen weshalb ich die Mediationsanalyse nicht durchführen kann? Ich wäre dir sehr dankbar!! Lieber Gruss Özgür
Hallo Özgür, wenn du anhand deiner dichotomen UV den Datensatz teilst, hast du zwei Gruppen mit jeweils einer konstanten UV-Variable. Damit funktioniert die Berechnung jeglicher linearen Regression nicht. Wenn du eine andere Gruppierungsvariable hast, würde es gehen. Wenn du die Generation als Gruppe behalten möchtest, braucht es eine andere UV. Wenn du sagt, du hast vier Mediatoren, wäre dann nicht Modell 6 angebracht oder rechnst du je Mediator eine separate Mediation? Viele Grüße, Björn.
Herzlichen Dank für die gut verständliche Erklärung! Ich habe noch drei offene Fragen: Welche Voraussetzungen muss man für die Mediationsanalyse prüfen- die gleichen wie für die Regression? Muss man zuvor kontinuierliche Variablen z-standardisieren? Und kann man das Ganze ebenso mit einem dichotom nominalen (=nicht-kotinuierlichen) Prädiktor rechnen? DANKE im Voraus!
Hi lieber Björn. Danke für Deine lehrreichen Videos, ich schaue sie derzeit öfter als Netflix! Ich habe eine Frage zum direkten Effekt: Kann ich eine vollständige Mediation (c-Pfad nicht signifikant) oder partielle Mediation (c-Pfad signifikant) überhaupt berichten, wenn die Signifikanz von Total Modell nicht gegeben ist? Oder müssen sowohl a-Pfad als auch b-Pfad signifikant sein, um von einer Mediation (egal ob vollständig oder partiell) zu berichten?
Was ist denn das Skalenniveau von der UV, AV und Mediatorvariable? Müssen alle intervallskaliert sein? Und was sind die Voraussetzungen ? Ich finde hier immer mehr zur Moderatoranalayse aber nicht für die Mediatoranalyse
Ertsmal vielen Dank für deine überragende Hilfe! 🙏🏻 Eine Frage hätte ich: Gibt es einen Nachweis, also eine Quelle dafür, dass, wenn die CIs nicht die 0 einschließen bei den Effektgrößen, der indirekte Effekt nachgewiesen wird? LG
Hallo, vielen Dank für das informative Video! Jedoch habe ich noch eine offene Frage: Wie interpretiert man es, wenn der totale Effekt (c = -0.6255***) kleiner als der direkte Effekt (c' = -0.3990**) ist? Der indirekte Effekt ist (axb = -0.2264). Ist der Mediator dann eine Supressorvariable? Vielen Dank!
Vielen Dank für die großartigen Videos! Damit macht die Auswertung fast schon Spaß. Ich habe folgende Frage. In meinem Modell waren die Haupteffekte nicht signifikant (gerechnet mit ANOVA). Ist es dann überhaupt noch aussagekräftig eine Mediation zu rechnen? Bei der Mediation kamen signifikante Ergebnisse raus, aber mir ist nicht klar, wie ich diese ohne signifikanten Haupteffekt überhaupt zu interpretieren habe. Hast du dazu Rat?
Vielen lieben Dank für diese tolle Video, wie auch die ganzen anderen! In meiner Masterarbeit werde ich eine Mediationsanalyse mit PROCESS Makro berechnen und habe eine Frage zu der Hypothesenformulierung. Kann ich die Hypothese folgendermaßen formulieren: M dient als Mediationsvariable für den Zusammenhang von X und Y oder muss ich für jeden Pfad eine Hypothese bilden (sodass es insgesamt 4 sind). Vielen lieben Dank für die Beantwortung :)
Hey! Was kann man tun, wenn die X-Variable der Mediation dichotom-nominal ist? Kann man dann trotzdem den standardisierten indirekten Effekt ausrechnen?
Vielen vielen Dank für das hilfreiche Video!! Mir stellt sich jedoch noch eine Frage: Bleibt die Interpretation des completely standardized indirect effect die selbe, wenn der Effect negativ ist? Also kann man weiterhin eine Aussage über die Prozente treffen und kann dieser mit dem R2 des total effects ins Verhältnis gesetzt werden? Vielen Dank!!
Kleinigkeit: Du behauptest bei 11:12 dass ein Konfidenzintervall, das die 0 nicht einschließt automatisch heißt, dass der Effekt/Koeffizient gar nicht null sein kann. Das ist ja nicht ganz korrekt, da eine gewisse Irrtumswahrscheinlichkeit immer besteht und diese eben nur entsprechend gering ist (abhängig u.a. vom Umfang des Bootstrapping) oder irre ich mich dort?
Hallo Jeremy, ja, es ist durchaus möglich, dass der Koeffizient Null ist. Der Koeffizient liegt zumindest mit 95%iger Wahrscheinlichkeit im Intervall. Wichtiger ist aber vielmehr, dass ein Konfidenzintervall, dass die Null nicht umspannt, der Effekt des zugehörigen Koeffizienten signfikant ist. Viele Grüße, Björn.
Sprich, sollte ich ein Konfidenzintervall von -0,271 - 0,514 haben, soll bzw darf ich den indirekten Effekt nicht miteinbeziehen?@@StatistikamPC_BjoernWalther
Hallo @@menelaos007 , nein, wenn das Konfidenzintervall eines Koeffizienten bei einer Mediation entweder nur positiv oder nur negativ ist (also die Null nicht zwischen den Grenzen liegt), ist der Koeffizient statistisch nicht signifikant. Ich bin aufgrund deiner Schreibweise nicht sicher, was das Intervall ist, daher hier die Unterscheidung: Wenn dein Intervall [-0,271; -0,514] ist, ist die Null nicht inbegriffen und der Effekt des Koeffizienten ist statitistisch signifikant. Ist dein Intervall [-0,271; 0,514] ist die Null inbegriffen und der Effekt des Koiffizienten in deiner Mediation nicht statistisch signifikant. Viele Grüße, Björn
Super, vielen Dank für die schnelle und ausführliche Erklärung! Ja genau vor zweiterem Problem stehe ich, dass ich bei einer Mediation mit zwei Mediatoren viele Konfidenzintervalle vom Negativen ins Positive gehen, der Totale Effekt aber trotzdem signifikant ist. @@StatistikamPC_BjoernWalther
Hallo, vielen Dank für das sehr hilfreiche Video. Ich hab noch zwei kleine Fragen: 1. sind Einheiten = Prozentpunkte? 2. wenn alle Werte signifikanten Einfluss haben bis auf den Weg über „c“, ist die Hypothese dann nur wegen diesem einen Wert abzulehnen oder nicht? Vielen Dank:)
Vielen Dank für die super Videos!! Eine Frage hätte ich: Funktioniert die Mediation mit Process auch mit zwei ordinal skalierten Variablen, bei der die unabhängige Variable mehr als 2 Ausprägungen hat und der Mediator auch mehr als 2 Ausprägungen hat? Vielen Dank und LG
Geniales Video. Vielen Dank dafür! Ich hätte hierzu noch zwei Frage. Wieso sprichst du beim Pfad b von einem indirekten Effekt? Das ist doch der direkte Effekt von der Mediatorvariable auf die abhängige Variable unter Kontrolle der unabhängigen Variable. Meine zweite Fragen lautet: Wieso spricht man von einem signifikanten indirekt Effekt, wenn im Konfidenzintervall die Null nicht enthalten ist? Gibt es hierzu eine Erklärung? Über eine Rückmeldung wäre ich Ihnen sehr verbunden. Viele Grüße
Hi Björn! Tausend Dank, du machst SPSS echt verständlich :-) Gerade bei den Outputs eins Meisterwerk! Ich habe eine Frage: Bevor ich mein Mediationsmodell mit 3 Mediatorvariablen rechne, habe ich t-Tests für unabhängige Stichproben gemacht, um zu schauen, ob sich die Ergebnisse in den Gruppen voneinander unterscheiden. Für X (Musik Nein/Ja) auf Y (Bewertung des Films) gab es dabei keinen signifikanten Unterschied. Als ich dann aber das Mediationsmodell nach Hayes gerechnet habe kommt ein signifikanter und nicht unerheblicher direkter Effekt von X auf Y heraus. Irgendwie verstehe ich nicht ganz wie das sein kann? Was übersehe ich hier?
Hallo Maestro, ein t-Test vergleicht ja, ob die Stichproben aus der gleichen Grundgesamtheit stammen - anhand des Mittelwertes (Bei mehr als zwei Gruppen wäre aber eine ANOVA angebracht) und eigentlich müssten sich in der Mediation nachweisbare Effekte auch im t-Test bzw. lieber der ANOVA zeigen. Sind denn die Voraussetzungen für parametrische Tests erfüllt, was bei Verletzung diese Anomalie hervorrufen könnte? Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, danke für das Video, super erklärt :D kann man mit PROCESS auch eine Mediation mit einer multiplen linearen Regression, also mehreren unabhängigen Variablen berechnen?
Hallo Philipp, danke für dein Lob! Ja, das ist überhaupt kein Problem. Du nimmst einfach deine UV als Kovariate ("Covariates") auf. Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn, vielen Dank für dieses tolle und verständliche Video. Auf eine Frage habe ich bislang in der Literatur keine eindeutige Antwort gefunden: Dem klassischen Verständnis der Mediation liegen ja drei bzw. dem Pfadmodell in PROCESS zwei Regressionen zugrunde (UV -> MV und UV & MV -> AV). Muss ich bei Anwendung von PROCESS für diese Regressionen die Anwendungsvoraussetzungen prüfen? Oder erübrigt sich die Voraussetzungsprüfung aufgrund des Bootstrappings? Hayes und Baltes-Götz sprechen z. B. nur davon, das heteroskedastizitäts-konsistente Standardfehler (HC 3: Davidson/MacKinnon) in der Eingabemaske ausgewählt werden können. Die Normalverteilung der Residuen ist aufgrund meiner Fallzahlen wohl kein Problem. Sobald Heteroskedastizität in einer der zugrundeliegenden Regressionen vorliegt, würde ich die Option HC3 in der Eingabemaske auswählen. Ist das korrekt? Ich würde mich sehr freuen, wenn du mir helfen könntest. Liebe Grüße Saskia
Hallo Saskia, du hast das mitunter schon richtig durchdacht. Bootstrapping hilft dir, wenn z.B. deine Residuen nicht normalverteilt sind und auch die angesprochene Heteroskedastizität fällt dann kaum noch ins Gewicht und selbst dafür gibt es den HC3-Schätzer (welcher meines Wissens auch bei Autokorrelation hilft). Es wird nicht schaden; die Parameter werden sich fast nicht ändern, lediglich deren Standardfehler und damit die p-Werte und Konfidenzintervalle (KI). Hayes selbst sagt zu den KI: "It can be shown that the variation in the estimation of the limits of a confidence interval shrinks remarkably quickly as the number of bootstrap samples increases." Hayes (2016) Introduction to Mediation, Moderation - S .103 (amzn.to/2AI6j4u). Du bekommst mit Bootstrapping also bessere Schätzungen hinsichtlich der Parameterstreuung - bessere KI. Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für deine schnelle Antwort! Würdest du denn sagen, dass man die Anwendungsvoraussetzungen für die beiden zugrunde liegenden Regressionsanalysen prüfen sollte, wenn man PROCESS zur Untersuchung einer Mediation verwendet oder ist das nicht gängige Praxis? Hayes selbst spricht z. B. davon gerne zur Sicherheit generell den HC3 zu verwenden (Hayes 2012, S. 22). Ich frage mich eben, ob ich mir unnötige Arbeit damit mache, bei acht betrachteten Mediationen jeweils noch die Voraussetzungen für die Regressionsanalysen zu prüfen 🙈
Hallo Saskia, da es sich um Regressionen handelt, sind die Voraussetzungen eigentlich auch zu prüfen. Hayes (2016), S. 68-69: "Before introducing these assumptions, I will make my perspective clear. Because assumption violations can have some adverse effects on infer-ence sometimes, we should be mindful of the assumptions OLS regression makes. At the same time, I do not believe you should lose too much sleep over the potential that you have violated one or more of those assumptions. Most likely you have, even if statistical tests of the assumptionsyou might employ say otherwise. Statistical models are tools we use to help us understand our data, and they can give us insights that are only approximations of reality. The question is not whether we have violated an assumption, but how much doing so is likely to lead us astray when we interpret our results and the inferences we make from them. OLS regression is widely used by researchers because it is fairly easy to understandand describe, widely implemented in software that is readily available, and tends to do a good job approximating reality much of the time when used thoughtfully. Those advantages of OLS regression far outweigh some ofthe costs of abandoning it for other perhaps better but much more complicated and less well-understood methods." Ich empfehle auch noch die folgenden Seiten 69-73 zu lesen. Dann wirst du merken, dass normalverteilte Fehlerterme kaum ins Gewicht fallen. Vielmehr sollte ein tatsächlich linearer Zusammenhang zwischen UV und AV gelten. Das ist die wichtigste aller Annahmen. Viele Grüße, Björn.
Hi Björn, klasse Video! Finde super, wie du die Sachverhalte knackig auf den Punkt bringst und nicht zu weit ausschweifst. Nur sag mal, wie würdest du vorgehen, wenn man mit der ANCOVA den Einfluss von X auf Y bestimmt hat und jetzt die vermutete Mediation über M via PROCESS prüfen möchte. Würdest du nun alle Kovariaten, welche in der ANCOVA berücksichtigt wurden, mit in das Modell aufnehmen oder die Analyse nur mit den drei Variablen X, Y und M durchführen? Muss man die Kovariaten zwingend in die Mediationsanalyse mit aufnehmen? Das Problem ist, dass wenn ich alle Kovariaten mit in das Modell aufnehme, keine der Variablen mehr einen signifikanten Einfluss auf M hat (X nicht und auch die Kovariaten nicht). Im Model ohne Kovariaten ist X auf M jedoch signifikant. Bin ein wenig verwirrt und weiß nicht so recht wie ich nun verfahren soll...
Hallo und danke für dein Lob! Ich würde >immer< mit allen Variablen rechnen, da du ja einen Einfluss auf die AV in der ANCOVA unterstellt hast, wäre es grob fahrlässig bei einer Regression/Mediation diese nicht aufzunehmen. Es kann dann durchaus sein, dass du dann keine signifikanten Effekt hast - je nachdem wie du deinen Gruppenvariable codiert hast. Vermutlich hast du eine Dummy-Variable und das steht und fällt dann auch mit der Auswahl der Referenzkategorie. Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn, vielen Dank für deine super klaren und hilfreichen Videos! Ich arbeite für meine BA mit dem PROCESS MODEL 6 und würde gern die indirekten Effekte der zwei MEdiatoren vergleichen. Allerdings nutze ich PROCESS Version 3.5v und da gibt es nur die Option "pairwise contrasts for indirect effects". Kann ich diese Option dementsprechend nutzen oder muss ich das manuell über die Syntax errechnen lassen?
Hallo Marie, danke für dein Lob! Theoretisch müsste es auch in PROCESS 3.5 noch die Option geben sich für eine Mediation standardisierte Effekte ausgeben zu lassen, welche dann zum Vergleich taugen. Viele Grüße, Björn.
Perfekt erklärt! Walter, wie sieht es mit den Voraussetzungen aus bei der Meditation mit Hayes? Werden sie durch das Bootstrapping nicht mehr notwendig? Vielen Dank dir. Dan
Hallo Dan, Multikollinearität ist immer noch zu prüfen und auch Linearität spielt eine Rolle - siehst du am signifikanten F-Test, ob das Modell hinreichenden Erklärungsbeitrag im linearen Kontext hat. Heteroskedastizität kannst du bei Hayes direkt mit z.B. HC3 korrigieren. Normalverteilte Residuen sind beim Bootstrapping kein Thema mehr. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther ich verstehe HC3 nicht. Soll nicht signifikant sein? Es wäre super wenn du einen video mit Voraussetzungen für die Meditation mit Process machen könntest. Vielen lieben Dank
Hammer deine Videos! Du rettest mein Leben gerade ! :D Wollte noch fragen, meine Mediation mit einer dichotomen Variable funktioniert nicht. Was kann ich da machen?
Ein sehr hilfreiches Video, vielen Dank! Kurze Frage: bei Regressionen führt man ja häufig eine z-Standardisierung der Variablen durch für die bessere Vergleichbarkeit der Effekte. Ist das dann nicht auch bei der Mediationsanalyse sinnvoll oder warum ist das an dieser Stelle nicht erforderlich?
Hallo Janika, danke für dein Lob! Man kann eine z-Standardisierung im Vorfeld durchführen, sofern man die Stärke des Einflusses der Variablen vergleichen möchte. Das hängt vom jeweiligen Forschungsziel ab. Im Video habe ich es nicht gezeigt und vernachlässigt, da es sonst unnötig länger geworden wäre. Hierzu auch noch ein Hinweis aus Hayes' FAQ: "Question: Will PROCESS produce standardized coefficients? Answer: The regression/path coefficients that PROCESS produces are in unstandardized form. PROCESS v3.2 and later does have an option available through command syntax for generating standardized regression coefficients for mediation-only models. See the addendum to the documentation that comes with version 3. Keep in mind that if X is a dichotomous variable, the standardized regression coefficients for X will be in partially standardized form. See the 2nd edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis for a discussion of partially and completely standardized regression coefficients. In any version of PROCESS, you can can standardize your variables first prior to the use of the PROCESS, and this will generate standardized coefficients. However, the bootstrap confidence intervals you will get from PROCESS should not be interpreted as confidence intervals for the standardized effects, for that is not what they are. If you want a proper confidence interval for a standardized indirect effect, use the effsize or stand options. See the documentation. Be very careful when you standardized variables manually. PROCESS will eject cases from the data using listwise deletion. Make sure that before you standardize, you throw out all cases from the data that PROCESS will throw out due to missing data. If you don't do this first, then the variables you give to PROCESS after manual standardization will not actually be standardized variables and the regression coefficients PROCESS generates will not be in standardized form. For a discussion, see the 2nd edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis." Viele Grüße, Björn.
Hey, danke erstmal für deine tollen Videos, die helfen mir echt enorm bei meiner Bachelorarbeit gerade...Ich habe nur eine Frage zur Auswertung der Mediation: Aab wann spricht man denn davon, dass ein Bootstrapping Intervall nicht Null enthält? Ich habe zB. das Intervall 0.0024 - 0.1765 für einen indirekten Effekt. Enthält die untere Grenze Null, da der Wert gerundet 0.00 ergibt? Oder nutzt man alle Dezimalstellen für die Analyse? Lieben Dank :)) Selina
Hallo Björn, herzlichen Dank für dieses und viele weiteren Videos, die wirklich total hilfreich sind! Ich habe eine kleine, vermutlich recht banale Frage: Lassen sich die Ergebnisse coeff nach Cohen wie der Korrelationskoeffizient interpretieren? Zum Beispiel Pfad a = .6391, was auf eine starke Korrelation hindeutet? Vielen Dank!! Herzliche Grüße Jasmin
Hallo Jasmin, danke für dein Lob! So einfach ist es leider nicht. 0,6391 als unstandardisierte Koeffizient sagt dir: die UV steigt um eine Einheit, dann steigt die AV um 0,6391 Einheiten. Du kannst per se nicht sagen, ob 0,6391 ein großer Effekt ist, du kannst lediglich anhand des standardisierten Koeffizienten im Modell erkennen, wie die unterschiedlichen Stärken sind. Um die Effektstärke (des Gesamtmodells) beurteilen zu können, wird das Bestimmtheitsmaß herangezogen. Allerdings verwendet Cohen eine Transformation f² für seine Klassifizierung der Effekte (Cohen (1988), S. 410-413). Umgerechnet in R² wären die Grenzen 0,019607843, 0,130434783 und 0,259259259 - die Grenzen können aber je Disziplin stark unterschiedlich sein und es wäre zu prüfen, was da als klein, mittel und stark gilt. Viele Grüße, Björn.
Was für ein hilfreiches Video, vielen Dank! Ich hätte noch zwei kleine Fragen: gibt es im Output auch einen Wert, von dem man auf die Signifikanz des gesamten Modells schließen kann, oder sind alle R2 Werte immer nur auf die einzelnen Variablen bezogen? Und bei einem Modell mit mehreren Mediatoren: wie lässt sich da, wenn man den Unterschied der Höhe der Mediation von zwei Mediatoren auf Signifikanz testen möchte der Output über den Contrast Befehl interpretieren? Eine Antwort würde mir sehr helfen!
Hallo M.K., danke für dein Lob! 1) Prinzipiell hast du im Model Summary deiner Mediation, wo auch dein R² steht, einen p-Wert, der dir ähnlich wie die ANOVA-Tabelle in der normalen Regression die Signifikanz des Modells bzw. der Schätzung anzeigt. Interessanter sollte an dieser Stelle allerdings klar das R² sein, neben den Koeffizienten und deren Signifikanz natürlich. 2) Du meinst sicher was in die Richtung von Model 6 bei Hayes. Hier musst du dir bei den entsprechenden C-Zeilen die (Bootstrap-)Konfidenzintervalle anschauen. Sofern Null nicht im Intervall ist, ist der indirekte Effekt signifikant. Für weitere Infos muss ich dich leider auf das Buch von Hayes und Kapitel 5.3 und 5.4 verweisen. Viele Grüße, Björn.
Hey danke für das Video! Hab ne kurz ein paar Fragen zum Standardisieren der b-Gewichte. Woher weiß ich in Papern, ob die b-Gewichte, die an den Pfaden in Mediationsabbildungen stehen, standardisiert sind oder nicht? Bei dem was ich gerade lese steht "erste Zahl repräsentiert b statistics, zweite Zahl den Standardfehler". Ist b statistics dann unstandardisiert? Und kann man nur mit deiner Umrechnungsmethode vom unstandardisierten zum standardisierten b-Gewicht umrechnen oder geht das auch anders? (zB mit dem Standardfehler)
Hallo, danke für dein Lob! Dann müsste man ein leicht anderes Modell wählen. In der alten und neuen PROCESS-Version ist das Model 6 für zwei Mediatoren. In der neuen PROCESS-Version gibt es überdies die Möglichkeit in Model 6 mehr als zwei Mediatorvariablen in die zu rechnende Mediation mit aufzunehmen. Die Mediations- und andere Modelle sind im Anhang vom Buch angegeben: amzn.to/2S3MWcT Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther "mehrere Variablen für X" wären doch mehrere unabhängige Variablen, und nicht Mediatoren (variable M) oder? Die müsste man, wenn man deinem Kommentar oben folgt als Covariates angeben, richtig? Danke!
Hallo Björn! Ich hätte eine Frage zur Mediation bzw. seriellen Mediation: Ist es plausibel, dass ich für zwei einfache Mediationen keine signifikanten Ergebnisse erhalte, eine serielle Mediationsanalyse der beiden Variablen jedoch signifikant ausfällt? Vielen Dank für deine Videos!
Hallo Eva, das ist durchaus möglich, da eine serielle Mediation ein ganz anderes Modell unterstellt als zwei einfache Mediationen. Wenn du es so herleiten konntest, dass die Mediation seriell ist, dann solltest du sie auch rechnen - zusätzlich kontrollierst du damit natürlich für die Korrelation zwischen den Mediatoren, was nie verkehrt ist. Viele Grüße, Björn.
Hi Björn, erstmal vielen Dank für deine Videos! Ich hätte da mal eine Frage als SPSS Neuling, vielleicht hab ich auch einfach was nicht verstanden: Kann man bei der Mediationsanalyse eine z.B. 5er-Likert Skala mit einer 7er-Likert Skala vergleichen? Oder müsste man zunächst die 5er-Skala zu einer 7er-Skala umcodieren?
Danke für deine super Videos! Ich habe eine kleine, vermutlich blöde Frage, aber stehe gerade aufm Schlauch: Ich habe eine Mediation gerechnet und dabei ist mein totaler Effekt c = .1413 und der direkte c' = -.1423 (der indirekte axb = .2837). Ist hier nun der totale größer, da positiv und es liegt entsprechend eine Mediation vor oder wird hier ähnlich wie beim Korrelationskoeff. die Größe unabhängig vom Vorzeichen behandelt? (Ich weiß sehr wohl, dass der Effekt an sich schwach ist, aber ob eine Mediation vorliegt, wäre mir enorm wichtig zu wissen - oder ob ich das Modell verwerfen muss). Tausend Dank vorab!
Hallo Miriam, unabhängig vom Koeffizient an sich liegt eine Mediation vor, wenn der p-Wert dein Alpha-Niveau unterschreitet. Ist das der Fall, kannst du von einer Mediation sprechen und den indirekten Effekt interpretieren. Bzgl. der Stärke, also dem Vergleich, sollte man auf die standardisierten Koeffizienten schauen, das kann man bei PROCESS über die Syntax regeln. Den Befehl habe ich allerdings leider nicht im Kopf und das Buch von Hayes nicht zur Hand. Viele Grüße, Björn.
Hallo! Vorab echt tolles Video! :) ich habe eine kleine Verständnisfrage. Ist es richtig, dass du die folgenden Schritte durchlaufen bist: 1. Pfad a überprüfen 2. Pfad b überprüfen 3. Pfad c' (also direkter Pfad von X auf Y) überprüfen 4. Pfad c (totaler Effekt) berechnen 5. Pfad axb berchnen (indirekter Effekt von X auf Y mit M kontrolliert) Ich wäre für eine Antwort überaus dankbar! :) Liebe Grüße
Hallo Janina, das ist prinzipiell meine Vorgehensweise. Allerdings habe ich den direkten Effekt von X auf Y mit nur c bezeichnet. Und Schritt 4 und 5 habe ich umgedreht. Ich kann den totalen Effekt ja erst berechnen, wenn ich zunächst den indirekten Effekt (axb) berechne und dann zum direkten Effekt (c) hinzuaddiere. Ich hoffe, das hilft dir schon weiter. Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank! Also ist es nun so richtig: 1. Pfad a 2. Pfad b 3. Pfad c (direkter Effekt) 4. Pfad axb 5 Totaler Effekt Meine Frage wäre jetzt noch, warum ich den direkten Effekt nicht zu erst berechne bzw. ob ich die Reihenfolge später auch so in meiner deskriptiven Statistik aufführen sollte Liebe Grüße Janina :)
Hallo Janina, also prinzipiell gibt es jetzt keine festgelegte Reihenfolge, die unbedingt zu befolgen ist. Vielmehr ist die Logik ausschlaggebend. Die von dir geschriebene wäre die für mich logischste (weil die Kanten alphabetisch nummeriert und abgearbeitet werden) und zunächst X->M, M->Y und X->Y beschrieben werden und man den direkten Effekt mit dem indirekten Effekt X->-M->Y zum totalen Effekt aufsummiert. Man kann auch mit dem direkten Effekt anfangen, was einer Orientierung an Hayes (2013) S. 91-93 entspricht. Das ist wie gesagt Geschmackssache und es spricht nichts dagegen das so zu tun. Im Gegenteil kann man sicherlich damit punkten, Hayes' Vorgehensweise zu adaptieren. Es gibt auch Autoren, die Pfad a und b nur in Verbindung mit der Ermittlung des indirekten Effekt überhaupt erwähnen. Das hängt eben auch immer etwas vom Gutachter ab. ;-) Im Zweifel lieber noch mal nachfragen. Viele Grüße, Björn.
es tut mir leid, aber ich habe doch noch eine ganz kleine Frage :D und zwar habe ich das Buch von Hayes (2017) und wenn ich es soweit richtig verstanden habe, hat er die selbe Reihenfolge verwendet, wie du sie in dem Video durchführst. Allerdings meintest du ja er wurde in seinem Buch von 2013 eine andere Reihenfolge anwenden, bei der er mit dem direkten Effekt anfangen würde. Weißt du etwas darüber weshalb er seine Reihenfolge in dem zweiten Buch geändert hat oder ob ich das Kapitel einfach nur falsch verstanden habe? Ich würde mir gerne auch die Seiten 91-93 in dem Buch von Hayes 2013 angucken..allerdings sind die Bücher von ihm doch recht teuer :D Vielen Dank nochmal!!!
Eine kurze Frage, welchen Wert muss ich in der statistischen Hypothese für die Mediation angeben? Ist das auch ein p-Wert (z. B. über den Sobel Test) ODer kann ich auch über die Konfidenzintervalle argumentieren? Wenn diese positiv und negativ sind, ist eine Signifikanz ja nicht gegeben. Oder kann ich auch einfach c' - c >0 (H1)? Würde mich sehr über eine Antwort freuen :)
Hallo, vielen Dank für deine hilfreichen Videos. Ich habe eine kurze Frage zu den Annahmen der Mediation bei Bootstrapping: Ein großer Vorteil scheint ja zu sein, dass bei der Bootstrapping-Methode keine Verteilungsannahmen erfüllt sein müssen. Bezieht sich dies auf die Verteilung der Rohdaten (?) oder auf die Verteilung der Residuen? Müssen also meine Residuen normalverteilt sein, auch wenn ich Bootstrapping mit PROCESS verwende?
Hallo und danke für dein Lob. Bootstrapping hat keine Anforderungen: www.sagepub.com/sites/default/files/upm-binaries/21122_Chapter_21.pdf Du kannst also unabhängig der Verteilung der Daten an sich als auch der Residuen ein Bootstrapping durchführen. Das ist ja eigentlich auch gerade der Clou daran. Viele Grüße, Björn.
Hi Björn, DANKE erstmal für deine tollen Videos! Ich hätte eine Frage an dich. Hier fragten bereits einige, wie es denn funktioniert, wenn man mehrere UVs hat. Ich habe hingegen eine UV, einen Mediator und zwei AV's. Man kann immer nur eine AV auswählen, rechne ich das Modell dann einfach zweimal? Danke dir schon mal! Liebe Grüße Kathi
Hallo Kathi, vermutlich ist es am unkompliziertesten das Modell 2 mal zu rechnen. Allerdings wird dann nicht die mögliche Abhängigkeit der beiden AVs untereinander nicht beachtet. Das kann man nur in einem Strukturgleichungsmodell berücksichtigen, weil da beliebig viele AVs einbezogen werden können. Ein Strukturgleichungsmodell ist aber - je nach Kontext - etwas drüber. Im Zweifel mit deiner Betreuung mal drüber sprechen. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, vielen Dank für diese spitzenmäßige Video-Reihe - sie ist Gold wert (zumindest aber den Fünfer über Paypal). :) Hast du zufällig einen Tipp für Leute, die eine Mediation mit einer dichotomen Y-Variable durchführen, wie sie den Totalen Effekt berchnen können? Andrew Hayes schweigt sich mehr oder weniger darüber aus - allerdings wird der TE in einigen Papers mit aufgelistet. Wenn ich ihn mit einer logistischen Regression berechne (ohne Mediatorvariablen, mit denselben Kovariaten) bekomme ich völlig andere Eregbnisse als die Summe aus direktem und indirektem Effekt... Beste Grüße Stefan
Hallo Stefan und danke für dein Lob und die Unterstützung! :-) So wie du es beschreibst, solte es eigentlich funktionieren. Ich muss mir mal folgende Paper anschauen: www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2018.1426762 und vu-web.s3.amazonaws.com/owen/files/publications/JCP-mediat-categ.pdf Vielleicht kommst du ja bereits damit weiter. Soviel sei aber gesagt, es ist schon recht anspruchsvoll. ;-) Viele Grüße, Björn.
Hi, echt super Video :) Ich hab auch eine kleine Frage, und zwar habe ich als UV eine kategoriale Variable, muss ich bei der Berechnung mit Process dann irgendetwas beachten oder führe ich die Mediation ganz normal mit der Modellnummer 4 und der kategorialen Variable durch?
Hallo Sophia, auf der Homepage zum Plugin (www.processmacro.org/faq.html) steht hierzu folgendes: "Question: I would like to estimate a mediation model (model 4) but my X is a multicategorical variable rather than dichotomous or continuous. Can PROCESS do this? Answer: PROCESS v3 allows X to be multicategorical for any model. For a discussion of mediation analysis with a multicategorical independent variable, see Chapter 6 of the second edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis. You can also read about this in Hayes, A. F., & Preacher, K. J. (2014). Statistical mediation analysis with a multicategorical independent variable. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 67, 451-470." Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für das tolle Video!! Leider enthalten bei mir die Konfidenzintervalle für den indirekten Effekt die Werte Null (0.191 und 0.531). Heißt das, dass kein indirekter Effekt vorliegt. Heißt es es liegt überhaupt keine Mediation vor? Wie könnte ich das dann in einer Abschlussarbeit berichten? Über eine Antwort würde ich mich sehr sehr freuen! Vielen Dank im Voraus.
Vielen Dank für die tolle Erklärung! :) Kurze Frage: liegt eine Mediation vor, wenn die BootsLLCI/ULCI keine Null umspannen (Zeichen für sig. indirekten Effekt), aber die Pfade a und b nicht signifikant sind? Wie lässt sich sowas erklären? :) Lieben Dank und viele Grüße Ramona
Hallo Ramona, danke für dein Lob! Sofern die Null nicht im BootstrapCI liegt, geht man von einem signifikanten Effekt des Koeffizienten aus, ob das für eine Mediation reicht, hängt von den Pfaden a und b ab. Sind diese jeweils nicht signifikant, wird der Einfluss von X auf Y nicht durch M mediiert. Wenn du etwas derartiges erwartet hast, kann es sein, dass die Stichprobe dafür verantwortlich ist. Evt. ist eine andere soziodemografische Gruppe dafür besser geeignet oder eine generell etwas größere Stichprobe wäre wünschenswert. Wenn du latente Konstrukte hast, ist deren Operationalisierung vielleicht nicht (gut) gelungen und deswegen zeigt sich nicht das Erwartete. Mitunter kann es aber auch sein, dass der unterstellte Effekt gar nicht existiert. Das ist natürlich auch immer möglich. Viele Grüße, Björn.
Hallo! Vielen herzlichen Dank für das tolle Tutorial! Das hat mir sehr weitergeholfen. Darf ich noch kurz fragen, woher die Empfehlung stammt, das Messen der indirekten Effektgüte an der Überschreitung der Null-Linie durch die Konfidenzintervalle festzumachen? Herzlichen Dank im Voraus!
Hallo Robert, danke für dein Lob! Das steht bei Hayes (2016) amzn.to/30rAevl. S. 61f allgemein zum CI und konkret z.B. auf S. 94 im Rahmen einer Mediation. Viele Grüße, Björn.
Hi, tausend Dank sehr hilfreich! Ich habe eine Frage: Kann es "schlimm", wenn einer der Werte (in meinem Fall BootLLCI) negativ ist oder kann man trotzdem weiter von einem Effekt des Mediators ausgehen?
Hallo Fabi und danke für dein Lob. Prinzipiell können die BootLLCI bei einer Mediation mit PROCESS negativ sein. Wenn auch die ULCI negativ sind, ist das ein Indikator für einen signifikanten Einfluss dieser Variable. Überspannt das Intervall die 0, ist der beobachtbare Effekt zufällig, also nicht signifikant. Viele Grüße, Björn.
Die Videos haben mich echt durch einen großen Teil meiner Masterarbeit gebracht. Vielen Dank an der Stelle! Ich hab jetzt aber die Verständnisfrage: ich habe als UV eine dichotome Variable (Gruppe 1 ohne Stimulus und Gruppe 2 mit Stimulus, also KG und EG), Hypothese, dass dieser Effekt von Stimulus (im Vergleich zu keinem Stimulus) und Dankbarkeitsforderungen werden durch den Mediator vermittelt. SPSS rechnet das Modell aber mit Gesamtstichprobe. Wie ist dann in der SPSS-Ausgabe zu verstehen? Normal wäre ja die Aussage, dass mit der Erhöhung des Stimulus um eine empirische Einheit die erwartete AV-Ausprägung insgesamt um x.xx ansteigt (totaler Effekt). Wird dann die Mediation nur für die Gruppe ohne Stimulus berechnet? Ich bin echt verwirrt. Wie sollte man solche Effekte interpretieren?
Hallo Oxana und danke für dein Lob! Freut mich, wenn dir die Videos durch die MA geholfen haben! Zu deiner Frage. Wenn deine UV dichotom ist, hast du ja im Prinzip nur eine Dummykodierung vorliegen. Der Mediator ist also dann nur sinnvoll interpretierbar, wenn du ihn im Vergleich zur Referenzgruppe interpretierst. Die Zahlen der Ausgabe sind also ins Verhältnis zur Referenzgruppe zu setzen. Viele Grüße, Björn.
Habe ich es richtig verstanden, dass ich den komplett standardisierten Effekt genauso wie den R-sq in Prozenten angebe? Ich würde mich sehr über eine Antwort freuen! Vielen Dank schon mal für das tolle Video!
Hallo Lici, R² kann, muss aber nicht in Prozent angegeben werden. Der standardisierte totale Effekt ist nicht in Prozent. Er ist standardisiert, also um den Mittelwert verringert und durch die Standardabweichung geteilt. Viele Grüße, Björn.
Hey Björn ich hoffe du siehst meine Frage noch. Der indirekte Effekt meines Modells also über Kante A und B ist signifikant, doch der direkte Effekt von x auf y nicht. Was bedeutet das nun für meine Interpretation?
Hallo Björn, kurze Frage: Wie sehe ich nun auf einen Blick ob es eine partielle oder vollständige Mediation ist? Muss für die vollst. Med der direkte Effekt bei 0 sein? Dankeschön und LG
Hallo, wenn der direkte Pfad nicht signifikant ist, würde man nur einen indirekten Effekt beobachten können. Dazu empfehle ich den Artikel: Zhao, X., Lynch Jr, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of consumer research, 37(2), 197-206., speziell S. 201 für die Implikationen daraus. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, danke für das Video ! Und danke, dass du dir Zeit nimmst alle Fragen zu beantworten! Respekt :) Ich hätte auch eine Frage und würde mich sehr freuen, wenn du Zeit hast mir diese zu beantworten. Ich würde gerne eine Mediation rechnen mit 3 UV, einem Mediator und einer UV. Du hast weiter unten in den Kommentaren geschrieben, dass man solch ein Modell mit PROCESS rechnen kann, in dem man die anderen 2 UV in die "Covariates" nimmt. Man würde doch dann nur den direkten Effekt von der ausgewählten UV auf die AV bekommen - Wie errechnet man dann den direkten Effekt von den Covariates auf Y? Muss ich dann nochmal 2 Mediationen mit jeweils jedem Covariate als X rechnen? Ich hoffe die Frage war verständlich formuliert.
Hallo Sévi, danke für dein Lob! Ja, noch kann ich das so halbwegs leisten, nahezu alle Kommentare zu beantworten, da aber täglich 10-12 hinzukommen, wird es schon langsam schwierig, wenn man noch andere Sachen machen muss. ;-) Zu deiner Frage - ein bisschen unklar ist sie noch, aber ich versuche es mal: Das hängt natürlich davon ab, welches Model in PROCESS du rechnen willst. Pauschal sind Covariates auch nur UV, deren direkter Effekt auf Y berechnet wird. Wenn du allerdings 3 X-Variablen haben möchtest, die alle durch M mediiert werdne sollen, dann wird das allerdings über PROCESS nicht direkt funktionieren. Man könnte 3 Modelle rechnen und die X-Variable durchtauschen, aber so richtig glücklich bin ich mit dem Ansatz nicht, weil es ja keine gleichzeitige Mediation und Einfluss auf Y ermöglicht. Viele Grüße, Björn.
Hallo, erstmal danke für dieses sehr, sehr hilfreiche Video, das rettet mich! Ich habe aber mal noch eine dringende Frage auf die ich so im Internet eindeutige Antwort gefunden habe. :( Eine Mediatoranalyse ist soweit ich verstanden habe doch eine Spezialform der multiplen Regression. Für diese wären die Voraussetzungen fast alle mit der Multiplen Regression selbst zu testen: - intervallskalierung der Variablen - keine Multikollinearität mit Kollineraritätsdiagnostik VIF & Toleranz - Normalverteilung der ausgelassenen stud. Residuen mit Histogramm, Wahrscheinlichkeitsplot, Shapiro-Wilk und K-S testen - Homoskedastizität der Residuen mit Diagramm y=SDRESID, x=ZPRED - Linearität mit partiellen Regressionsdiagrammen Aber kann ich überhaupt mit meinem Mediator zur Prüfung der VOraussetzungen eine Multiple Regression rechnen? Ich könnte ja maximal meinen Mediator mit als UV in die MR eingehen lassen um das zu prüfen oder? Geht das? Gibt es dafür eine wissenschaftliche Quelle? Ich hoffe sehr du kannst mir helfen, ich bin ziemlich verzweifelt :(
Hallo Ulrike, danke für das Lob! Kein Grund zu verzweifeln. Mediation ist bei einer Mediator-, einer abhängigen und einer unabhängigen Variable streng genommen in eine einfache lineare Regression und eine multiple lineare Regression teilbar. Die einfache Regression wäre von X auf M, die multiple Regression wäre von X auf Y mit gleichzeitig M auf Y. Für die jweiligen Regressionen musst du dann die Voraussetzungen separat prüfen. Das geht ganz normal so wie du es gewohnt bist in SPSS Kein Hexenwerk also. ;-) Hilft dir das weiter? Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, ich muss gestehen ich bin jetzt doch etwas verwirrt: 1. Ich rechne also eine Lineare Regression von X(UV) - Mediator (inkl. Voraussetzungstests). 2. Ich rechne eine multiple Regression mit X+M (als UVs) - Y (AV) (inkl. Voraussetzungstests). oder meinst du damit schon die Berechnung mit Process? 3. erst wenn dann die Voraussetzungen (aus 1.+2.) erfüllt sind, rechne ich die Mediatoranalyse mit Process? ist das richtig? Oder müssen auch die eigentlichen Regressionsmodelle aus (1.+2.) signifikant sein, damit ich die Mediatoranalyse rechnen kann? Tut mir leid wegen den vielen Fragen! :-(
Hallo Ulrike, alles gut und richtig. Du machst 1 wie beschrieben. Du rechnest 2 ohne PROCESS, wie beschrieben. Wenn 1+2 in Ordnung sind, kannst du die Mediation mit PROCESS rechnen. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, das macht es mir jetzt doch deutlich klarer, dann war ich schon auf dem richtigen Weg! Super! :) Eine letzte aber wichtige Frage habe ich noch dazu, was "in Ordnung sind" heißt. sollen in 1+2 nur die Regressionsvoraussetzungen erfüllt sein, oder sollen auch die Regressionsmodelle an sich signifikant sein damit ich mit Process die Mediatoranalyse rechnen darf? Ich bin so froh, dass du das alles weißt und teilst, ich habe mir einen Wolf gesucht, nach den Voraussetzungen der Mediatoranalyse, konnnte aber keine richtige Quelle finden! :(
Hallo Ulrike, mir ging es irgendwann mal ähnlich, da gab es aber auf RUclips noch keine gescheiten Autoren. :-D Die Modelle aus 1+2 müssen nur die Regressionsvoraussetzungen erfüllen. Alles andere ist zu dem Zeitpunkt egal. Wenn es dann an das Rechnen der Mediation mit PROCESS geht, ist wie im Video die Signfikanz des Koeffizienten (X->Y) wichtig, da du den evt. für den totalen Effekt von X über M auf Y benötigst. Viele Grüße, Björn.
Super Video, vielen Dank :-) Ich habe eine Frage zur Interpretation des Outputs: Wenn ich eine Mediation mithilfe des Bootstrapping-Verfahrens durchführe (da NV verletzt u.a.), darf ich dann streng genommen die p-Werte bzw. t-Werte interpretieren bzw. aufführen? Oder beziehe ich mich in meiner Ergebnisdarstellung und Tabellen lediglich auf die Boot-CI und kann dabei nicht differenzieren auf welchem Niveau das Ergebnis signifikant ist? (Beim indirekten Effekt wird dieser ja sowieso über Boot-CIs angegeben, aber ich meine hier v.a. UV-->Med. /Med.-->AV) Und: wie ich sehe wird der direkte und totale Effekt nicht mit Boot-CI angegeben, kann das sein? Wie gehe ich hier vor? :-)
Hallo Charlotte, danke für dein Lob! Du kannst beim Bootstrap ja das Confidence Interval angeben, also ob 90, 95 oder 99. So kannst du anstatt der Signifikanz an sich zumindest das Konfidenzintervall angeben. Die andere Frage ist leider nicht gänzlich zu beantworten: "All other confidence intervals in the PROCESS output are just ordinary confidence intervals" (S. 102, Hayes (2016). Im Anhang auf S. 573 steht: "PROCESS generates ordinary least squares confidence intervals for all regression coefficients. To request bootstrap confidence intervals for the regression coefficients in each regression equation defining the model, add the option modelbt=1 to the PROCESS command line." Du stellst also alles so ein, wie es gebraucht wird, gehst dann auf "Einfügen" im PROCESS-Dialogfeld. Dann schaust du ganz ans Ende des Syntax und kopierst alles, was unter PROCESS steht in ein neues Syntax-Fenster und fügst /modelbt=1 hinzu. Markiere alles und führe es aus. Nun müsste überall BOOTULCI und BOOTLLCI stehen, außer bei dem von dir benannten Total und Direct Effect. Die gibt es nicht mit Bootstrap. Ich überlege gerade, ob es da einen systematischen Grund für gibt, weil sich Hayes dazu scheinbar ausschweigt. Sollte sich der gedankliche Knoten lösen, würde ich das hier noch mal kundtun. Viele Grüße, Björn.
Danke für das super Video! Ich hätte auch eine Frage, bei meinen Variablen komme ich beim indirekten Effekt auf einen Wert, der sich im Bereich zwischen BootLLCI und BootULCI liegt, auch bei der Überprüfung der jeweiligen Ecken kommen signifikante Werte heraus, jedoch sind diese Koeffizienten negativ im Gegensatz zum totalen und indirekten Effekt. Hat das irgendeine besondere Bedeutung?
Hallo Sofie, wenn die Koeffizienten signifikant sind, ist doch alles schick. Negatives Vorzeichen ist nur ein Indikator für einen negativen Einfluss der jeweiligen Variable auf die AV. Viele Grße, Björn.
Hallo vielen Dank für das Video ist wirklich hilfreich. Ich habe dennoch 2 Fragen. Gibt es bei Process auch stringide Assumptions die erfüllt sein müssen wie z.B. bei der linearen Regression? Ich habe im Buch nur gefunden dass ein kausaler Zusammenhang bestehen muss, ist das alles? Meine andere Frage ist, ob es Remedies gibt. Ich habe die Analyse durchgeführt und kein Effekt war signifikant bzw die Intervalle haben 0 umfasst. Würde man wie bei einer Regression versuchen durch Ln Transformationen da noch etwas zu versuchen? Vielen Dank vorab :)
Hallo Kathrin, danke für das Lob! Zu deinen Frage. 1) Da eine Mediation eine lineare Regression ist, sind die gleichen Anforderungen zu erfüllen. Bezüglich des kausalen Zusammenhanges - den versuchst du doch gerade mit der Rechnung zu bekräftigen, nachdem du ihn konzeptionell hergeleitet hast. 2) Wenn deine Ergebnisse nicht signifikant sind, dann ist dem wohl schlicht so. Eine Transformation wendet man bestenfalls dann an, wenn die Daten oder Residuen nicht normalverteilt sind. Was du vorhast, wird unter dem Stichwort p-hacking geführt und gehört nicht zur guten wissenschaftliche Praxis. Gerade bei so einer recht simplen Methode kann man da auch nichts mehr drehen. Den einzigen Tipp, den ich dir da geben kann, ist deine Stichprobe noch mal zu überprüfen, nach Ausreißern, oder ob eine Gruppenbildung sinnvoll ist, um eine nichtsignifkante Mischverteilung zu verhindern. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, erst einmal vielen lieben Dank für deine hilfreichen Ausführungen. :-) Ich schreibe gerade meine Abschlussarbeit und habe ein paar Fragen, die ich mir trotz unzähligen Durchsichten von Journalartikeln mit Mediationen und weiterer Literatur nicht sicher beantworten kann. Vielleicht kannst du mir helfen? Hier kurz mein Problem: Ich rechne sechs Mediationsanalysen und habe eingestellt, dass mir die Koeffizienten standardsiert ausgegeben werden. Die Modell unterscheiden sich nur dadurch, dass ich die aV jeweils wechsel. uV: Dummycodiert Medium A vs. B aV: Bewertung Artikel aus Medium (Skala 1-5) --> hier habe ich pro Mediation jeweils eine andere Bewertungsdimension Mediator: Voreinstellung zum Medium (Skala 1-5) Ich habe angeklickt, dass mir die Koeffizienten standardisiert ausgegeben werden, allerdings ist a in allen Modellen bei über 1. Zudem habe ich gelesen im Output, dass der indirekte Effekt ab partiell standardisiert ist, wegen der kategorialen uV. In allen Modellen habe wird der Zusammenhang zwischen uV und aV komplett mediiert. Nun frage ich mich: Kann ich die Stärke der Koeffizienten überhaupt vergleichen wegen der kategorialen uV? Kann ich überhaupt vergleichend darauf eingehen? Zudem würde ich gern aussagen, in welchen der sechs Modellen die Mediation am stärksten ist? Der indirekte Effekt ist überall ähnlich groß, aber es gibt Schwankungen. Bin aber unsicher, ob ich das vergleichen kann. Ich habe jetzt überlegt R² zu nutzen für das Gesamtmodell, um zu sagen, welches Mediationsmodell "am besten" ist. R² in einem Modell liegt nur bei 5% und bei einem anderen z.B. bei über 20%. Ist das legitim so zu vergleichen? Hast du hier einen Tipp zur Vorgehensweise? Ich danke dir sehr für deine Zeit, bin sehr unsicher wegen der Lesart. Danke dir und liebe Grüße Vanessa
Hallo! Ich habe noch eine weitere Frage, bei der ich leider nicht weiter weiß. Ich habe die SPSS Process version 3.3. Bei dieser Version werden nicht mehr alle Werte angegeben. Außerdem habe ich von der Uni Trier ein Dokument mit Anweisung für die neue Version gefunden, hier steht das: 1.5.1 Maße für die Stärke eines indirekten Effekts Es sind viele Vorschläge für die Beurteilung von indirekten Effekten gemacht worden (siehe Preacher & Kelley 2011; Hayes 2018, 132ff). Einige davon werden heute überwiegend skeptisch beurteilt, und die PROCESS-Version 3.x berechnet sie im Unterscheid zu früheren Versionen nicht mehr, z.B.: Quotient aus dem indirekten und dem totalen Effekt Quotient aus dem indirekten und dem direkten Effekt Anteil des indirekten Effekts an der aufgeklärten Anteil der Kriteriumsvarianz Kappa-Quadrat von Preacher & Kelley (2011) Was soll ich stattdessen als Effektmaß für den indirekten Effekt nutzen? Da ich mehrere einzelne Variablen auf einen Zusammenhang prüfen, brauche ich den Vergleich, welche Variable den stärksten indirekten Effekt zeigt. An meiner Uni kriege ich leider keine Hilfestellung. Vielen lieben Dank für die Hilfe Dolores
Hallo Dolores, evt. ist das hier was: Lachowicz, M. J., Preacher, K. J., & Kelley, K. (2018). A novel measure of effect size for mediation analysis. Psychological Methods, 23(2), 244-261. Viele Grüße, Björn.
Hallöchen :) ich habe da nochmal eine Frage. Und zwar habe ich nun einen Wert auf dem c Pfad (also dem Pfad von X nach Y) herausbekommen, der allerdings nicht signifikant ist (p=.613). Was bedeutet das nun? Liegt somit keine Meditation vor oder ist die Signifikanz in diesem Fall dann keine Voraussetzung? Ich wäre dir total dankbar, wenn du mir nochmal weiterhelfen könntest. Liebe Grüße Janina
Hallo Janina, das spielt in dem Fall keine Rolle für den totalen Effekt. Mediation liegt dennoch vor und du kannst den direkten Effekt und den indirekten Effekt aufsummieren. Eigentlich ist das sogar der Idealfall, da nur ein indirekter (mediierter) Effekt von X über M auf Y, nicht aber ein direkter Effekt X auf Y vorliegt. Das kannst du auch noch mal bei Hayes(2013) auf S. 120-122 nachlesen. Viele Grüße, Björn.
Heißt man interpretiert die Effektstärke, ob die Konfidenzintervalle nicht Null enthalten also keine Minuszeichen ? Oder auch den Indirect Effect of X on Y bezüglich der Konfidenzintervalle? Und wie interpretiert man denn positive Vorzeichen oder negative Vorzeichen für die indirekten Effekte und für die Konfidenzintervalle?
Hallo Björn, vielen Dank für dein Video, das war sehr hilfreich. Wenn ich nun in meine Modellgrafik den indirekten Effekt am Pfad berichten möchte, dann wähle ich doch aus den drei indirekten Effekten den completely standardized effect aus, oder? Vielen Dank vorab, Corinna
Hallo Corinna, vielen Dank für dein Lob! Hayes empfiehlt unstandardized effects zu berichten (Hayes, (2013) S.200). amzn.to/2KA5bn5 In der 2017er Version des Buches findet sich leider kein expliziter Teil zum Berichten von Mediationsanalysen. Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn, ich verzweifle an einer Frage und du bist mir als letzte Möglichkeit in den Kopf gekommen, eine Antwort zu finden: Wenn ich eine parallele Mediation mit einem multikategorialen X in PROCESS durchführe, sagt Hayes in seinem Buch, dass man g-1 relative total indirect effects erhalten würde. In meinem Output sind aber lediglich die relative specific indirect effects ausgegeben und auch nach stundenlanger Recherche kann ich nicht herausfinden, wie ich an die relative total indirect effects gelangen kann, von denen er spricht. Weißt du hier eine Lösung?
Hallo Sophia, leider kann ich das auch nicht reproduzieren und ich finde auch keine Syntax, die man für die Ausgabe verwenden kann. S. 193f. bei Hayes hast du ja sicher schon studiert. Viele Grüße, Björn.
Hallo, danke für das tolle Video, ich rechne gerade eine Mediation mit process für mein empirisches Seminar, bis jetzt habe ich alles so hinbekommen wie du es im Video erklärt hast. Jetzt müsste ich nur noch wissen, wie ich die Ergebnisse in meiner empirischen Arbeit formulieren kann. Könntest du mir da eventuell weiterhelfen?? liebe Grüße Agnes
Hallo Agnes, das Präsentieren von Ergebnissen einer Mediation unterscheidet sich nicht sonderlich von dem einer normalen linearen Regression: ruclips.net/video/m2xPbIHhMtE/видео.html Im Zweifel kannst du auch noch mal bei Hayes nachlesen: amzn.to/31bDedj Das sollte es theoretisch auch in deiner Bibliothek geben. Viele Grüße, Björn.
hallo, leider ist mit der aktuellen version des processes die von dir ausgewählten optionen (effect size, sobel test etc.) nicht mehr verfügbar anzuwählen? danke
Hallo, ja, das wurde entfernt. In der vorherigen Auflage (Hayes (2018) auf S. 97 hat sich das schon angedeutet wegen folgender Gründe: "PROCESS will conduct this test with the use of the normal option. The relevant section of output from PROCESS can be found in Figure 3.4 under the section labeled “Normal theory test for indirect effect(s).” The normal theory approach suffers fromtwo flaws that make it difficult to recommend. First, this method assumes that the sampling distribution of ab is normal. But it has been shown analytically and through simulation that the distribution is irregular in sample sizes that characterize most empirical studies (Bollen & Stine, 1990; Craig, 1936; Stone & Sobel, 1990). Because it is never possible to know for certain whether the sampling distribution is close enough to normal given the characteristics of one’s problem to safely apply a method that assumes normality, it is desirable to use a test that does not require this assumption. Second, simulation research that has compared this approach to various competing inferential methods has shown that it is one of the lowest in power and generates confidence intervals that tend to be less accurate than some methods described next (Hayes & Scharkow, 2013; MacKinnon, Lockwood, & Williams, 2004). If X does influence Y indirectly through M, the normal theory approach is less likely to detect it than competing alternatives. For these two reasons, I recommend you avoid this approach. For the simple mediation model, and in fact all models discussed in this book, it is always possible to employ a better alternative. I describe a few of those alternatives next." Viele Grüße, Björn,
Hi, danke für das Video! Ich hätte eine Frage zu einer von mir gerechneten Mediation: Die Mediation war signifikant, die Ergebnisse sprechen für eine totale Mediation. Dann habe ich Mediator und AV vertauscht (afgrund kontroverser Ergebnisse früherer Studien) um zu überprüfen, wie sich dann die Mediation verhält. Die Mediation ist auch dann noch signifikant, allerdings ist es dann eine partielle Mediation. Ist dies schlichtweg damit zu begründen, dass nicht ganz klar zu sagen ist, was jetzt "Henne und Ei" ist und das beide Variablen gegenseitig Einfluss aufeinander nehmen? Wie würde man ein solches Ergebnis in der eigenen Arbeit darlegen? Nur auf einen Effekt eingehen oder beide thematisieren und klarstellen, dass eine klare Aussage aufgrund der Ergebnisse nicht möglich ist? Vielen Dank schon mal! :)
Hallo Carolin, das Henne-Ei-Problem ist ein großes Problem. Je nachdem, was das plausiblere ist, damit würde ich gehen und die Ergebnisse dafür präsentieren. Viele Grüße, Björn.
Hi Björn Funktioniert dies auch, wenn alle drei Variabeln binär kodiert sind? Und kann ich diese Moderation auch in eine binär logistische Regression einbauen? Danke dir, sehr hilfreiche Videos für meine Masterarbeit! Gruss Simon
Hallo Simon, ich sehe keine Hürde eine Mediation mit nur binären Variablen zu rechnen - PROCESS rechnet in dem Falle automatisch eine logistische Regression. Viele Grüße, Björn.
Hallo und vielen Dank für die vielen ausführlich und leicht verständlichen Videos, die es mir als Statistik-Neuling ermöglichen meine Bachelorarbeit zu schreiben :D Ich habe nun dennoch eine Frage. Ich werde eine Mediatoranalyse durchführen und habe in verschiedenen Statistik-Lehrbüchern gelesen, dass man hierzu theoretisch drei einfache Regressionsanalysen rechnen muss um zu überprüfen, ob zwischen allen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht. Anschließend soll man eine multiple Regression rechnen, in welcher dann auch der Mediator als unabhängige Variable auftaucht. Meine Frage bezieht sich nun darauf, dass mein Professor zu mir sagte, ich bräuchte auch noch Kontrollvariablen. Ich frage mich nun, wenn ich bspw. drei Kontrollvariablen mit aufnehme (die meiner Meinung nach in SPSS wie weitere UVs behandelt werden?), dann würde ich doch theoretisch vier multiple Regressionen rechnen oder? Außerdem frage ich mich, ob ich die Kontrollvariablen in den ersten drei Regressionen überhaupt brauche, wenn ich nur herausfinden möchte, ob ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Variablen besteht? Ich hoffe, ich konnte mich verständlich ausdrücken. Vielen Dank und viele Grüße!
Hallo Eileen, danke für dein Lob! Freut mich, wenn dir die Videos helfen! Die Rechnung des von dir beschrieben Vorgehens beruht auf Baron, Kenny (1986). Dies ist nicht mehr aktuell. Hierzu äußert sich Hayes (2013) amzn.to/2SGAteY recht ausführlich auf den Seiten 166-170. Zusammengefasst man rechnet eine Regression mit Mediator und nicht mehr. Kontrollvariablen sind auch nur unabhängige Variablen, in PROCESS werden sie als "Covariates" mitgerechnet. Also eine Regression, im Sinne einer Mediation nach PROCESS mit Covariates, ist in deinem Falle zu rechnen. Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn, vielen Dank für deine schnelle und ausführliche Antwort! Für diese Art der Mediation wären dann dennoch die Voraussetzungen für die multiple lineare Regression zu überprüfen oder? Zudem habe ich noch eine andere Frage. Meine Kontrollvariablen werden unterschiedlich gemessen, teilweise auf Skalen, teilweise in %, teilweise in absoluten Zahlen. Stellt dies ein Problem dar? Viele Grüße, Eileen
Hallo Eileen, genau, für die Mediation musst die Voraussetzungen für die lineare Regression noch prüfen. Prinzipiell kommt die Regression auch mit unterschiedlichen Skalen zurecht. Du musst dann nur bei der Interpretation aufpassen, sofern du nicht standardisierte Koeffizienten hast, dass du dir das ins Gedächtnis rufst. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, danke für das hilfreiche Video. Ich habe eine Frage: Meine Y-Variable und mein Mediator sind metrisch, aber meine X-Variable ist binär codiert, also entweder 0 oder 1. Kann ich das Modell trotzdem so wie gezeigt rechnen?
Hallo Mareike, danke! Ja, das geht. Eine dichotome Variable auf eine metrische wirken zu lassen ist im Regressionskontext nichts außergewöhnliches und funktioniert auch mit PROCESS. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, klasse Video!!! Es hat mir schon bei meiner Bachelorarbeit sehr geholfen und nun schreibe ich gerade meine Masterarbeit! Dabei ist mir bei der Berechnung der Mediation aufgefallen, dass der Pfad a einen Koeffizienten von -5.987 aufweist. Bedeutet das, dass mit einer Zunahme von einer Einheit meiner X Variable eine Verschlechterung der M Variable von -5.987 erfolgt? Kann das Hinauen? Der R-sq beträgt lediglich .0331. D.h nur 3,31% der Varianz meiner M Variable wird von der X Variable erklärt. Alle anderen Pfade zeigen Werte von .0048 bis -.5258. Entsprechend erscheint mir der Koeffizient für Pfad a extrem hoch zu sein. Liegt hier irgendein Fehler vor bzw. wie könnte ich dies nun interpretieren? Über eine Antwort würde ich mich sehr freuen! Liebe Grüße Alicia
Hallo Alicia, die Interpretation des Koeffizienten ist korrekt. X steigt um 1, M fällt um 5,987. Ist dieser denn signifikant? Die Größe kann auch stimmen - je nach Wertebereich der M-Variable. Wenn der Wertebereich von Y wiederum eher klein ist, würde das auch für kleine Koeffizienten auf Pfad b und c sprechen. Zusätzlich: das kleine R² wäre fast ein Indikator für eine nicht signifikante ANOVA. Ist dem so? Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, danke für deine sehr hilfreichen Videos! Ich bin gerade bei der Mediationsanalyse meiner Masterarbeit und habe folgende Frage: Ich habe ein Experiment durchgeführt mit drei verschiedenen Gruppen. Wie funktioniert das ganze, wenn mein X eine Gruppierungsvariable mit 3 Conditions darstellt? Kann ich die Gruppierungsvariable ganz normal bei X einfügen oder funktioniert das nur bei 2 Conditions? Danke und lieben Gruß.
Hallo Jana, danke für dein Lob! Wenn X bei dir 3 Ausprägungen hat, die nicht ordenbar sind, wäre es kategorial und eine Dummycodierung notwendig. Bei PROCESS kann das über den Button "Multicategorical" auch gemacht werden. Die niedrigste Ausprägung ist in dem Fall die Referenzkategorie. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn, wenn ich aber bspw. zwei dummy variablen erstelle für X1 und X2, dann stelle ich in jeder dummy variable ja jeweils eine gruppen zwei anderen gegenüber oder (Gr 1 = 1 und alle anderen Gruppen = 0). Dann würde ja nicht Gruppe 1 nur der baseline condition gegenüberstehen sondern immer baseline condition + der jeweils anderen condition, oder?
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn, vielen vielen Dank. genau so habe ich das nun gerechnet. Mit Referenzgruppe meinst du die Kontrollgruppe, richtig? Ich habe sie aktuell so kodiert 0=Kontrollgruppe, 1 = Experimentalgruppe 1, 2 = Experimentalgruppe 2.
Lieber Björn! Wie ist es, wenn ich im Modell 4 drei Mediatoren habe und unter "indirect effects of X on Y" nur einer von dreien signifikant ist (laut KI). Der indirekte "total" Effekt (gleich in der 1. Zeile) ist aber signifikant. Was kann ich aus so einem Ergebnis ableiten? Ich hoffe sehr, du weißt Rat :/ Viele Grüße Anni
Hallo Anni, wenn es sich um drei gleichzeitig auftretende Mediatoren handelt, ist Modell 4 das richtige. Eigentlich hast du es schon gesagt. Nur ein indirekter Effekt, also ein Mediator scheint statistisch signifikant zu wirken. Das kann, muss aber nicht auf den total effect wirken, der sich ja aus direct und indirect zusammensetzt. Scheinbar wirkt der eine indirekte Effekt also "signifikant genug", dass der totale Effekt dies auch wird. Viele Grüße, Björn.
Klasse Video, das war sehr übersichtlich und auf den Punkt gebracht! Ich arbeite mit einem imputierten Datensatz, da ich viele Missing Data hatte. Mithilfe der Multiplen Imputation wurden mir mehrere Datensätze erstellt, wobei zusätzlich ein "gepoolter"/ kombinierter Datensatz ausgegeben wurde. Diesen möchte ich für meine Mediationsanalyse verwenden. Wie kann ich unter meinem imputierten Datensatz genau diesen kombinierten Datensatz für die Analyse herausfiltern, sodass auch mein Sample Size gleich bleibt? Vielen Dank im Voraus!
Hallo und danke für dein Lob! Verstehe ich dich richtig, das du einen kombinierten Datensatz hast , der um ein vielfaches größer ist bzw. die Fälle mehrfach enthält? Das wäre sehr ungünstig, weil du dann auch keine Zufallsstichprobe ziehen kannst, weil immer die Gefahr der mehrfach vorkommenden Beobachtungen gegeben wäre. Viele Grüße, Björn.
Danke für die hilfreichen Tutorials! Eines ist mir aber unklar: Was bedeutet es, wenn die Model Summary nicht signifikant, aber ein Effekt in diesem Model trotzdem signifikant ist. Wie berichte ich dies in einer Arbeit? Darf der Effekt trotzdem interpretiert werden, auch wenn die Model Summary nicht signifikant ist?
Hallo Fabian, wenn der F-Test im Model-Summary nicht signifikant ist, würde ich das Modell nicht interpretieren. Der F-Test sagt dir, dass dein Modell keinen signifkanten Erklärungsbeitrag leistet. Daran kann auch der signifikante Prädiktor nichts ändern. Evtl. hast du ein Linearitätsproblem? Viele Grüße, Björn.
Super Video! Ich habe eine Frage, mein X ist eine kategoriale Variable mit den Ausprägungen 1 und 2. Der Indirekte Effekt durch Hinzunahme eines Mediator ist nun negativ (-.2587). Er ist aber signifikant da das Konfidenzintervall die 0 nicht mit einschließt. Kann der indirekte Effekt nun so gedeutet werden, dass je höher der X Wert (also von 1 aufwärts) ein niedriger Wert yon Y impliziert wird? Bspw. würde die Kaufintention (y) positiv durch die mediation beeinflusst werden, aber wenn X den Wert 2 annimmt ist der positive Effekt nicht so stark wie es bei dem X Wert 1 der Fall wäre. Kann man den negativen indirekten Effekt so deuten?
Hallo Jan, bei einer binären UV interpretiert man immer den Koeffizienten in Relation zur Referenzkategorie. In deinem Fall: 1. Demnach hat der Mediator im Vergleich zur Gruppe 1 einen negativen Einfluss auf deine AV. Viele Grüße, Björn.
Klasse Video, sehr übersichtlich erklärt! Ich habe eine Frage: ich möchte eine Analyse mit einem kategoriellen Prädiktor (2 Stufen) und einem kategoriellen bzw. ordinalen Mediator (Schulabschluss; 4 Stufen) rechnen. SPSS gibt mir dazu eine Fehlermeldung aus. Beinhaltet mein Design Bedingungen, unter denen die Mediation nicht gerechnet werden darf?
@@StatistikamPC_BjoernWalther Meine abhängige Variable ist metrisch skaliert. Mir wurde nun empfohlen, den Mediator zu dichotomisieren, jedoch erlaubt PROCESS keine dichotomen Mediatoren. Gibt es ein alternatives Verfahren? Danke!
Hi Björn, meine abhängige Variable ist dichotom. Leider kommt im Output deshalb: Total effect model not available with dichotomous Y Gibt es da einen Weg, das doch noch zu rechnen mit PROCESS? LG
Hallo Manuel, PROCESS kann nicht mit binären AV arbeiten, da es ein nur lineares Modell schätzen kann. In deinem Fall braucht es aber eine logistische Regression. Über R ist das allerdings kein Problem, dazu nutzt man das "mediation"-Paket. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Aber wenn ich eine logistische Regression rechne dann habe ich ja keine Mediation mehr oder kann ich das dann trotzdem als Mediation interpretieren (sorry für meine doofe Frage)
Erst einmal vielen, vielen Dank für die super hilfreichen Videos und ergänzenden Materialien! :) Ich habe in meiner BA auch Mediationsanalysen gerechnet und hierbei Covariate hinzugefügt. Leider finde ich nirgends eine Erläuterung dafür welche der Covariaten-Werte (diese tauchen bei Process ja in allen drei Modellen auf) nun berichtet werden müssen. Hättest du oder jemand anderes hierzu einen Tipp? 🙈 Vielen Dank schon mal im Voraus!!
Hallo Max, gern geschehen. Covariates werden im Rahmen der Mediation genauso wie die X-Variable behandelt und daher auch vollständig (mit Koeffizient, SE, t- und p-wert) berichtet. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther vielen Dank für die Antwort! Das hieße also man müsste den Effekt der Kovariate aus allen drei Modellen (also outcome: mediator, outcome: Kriterium und totaler Effekt) berichten? In der Studie, die ich repliziere, wird nämlich lediglich ein beta, t Wert und p Wert pro Kovariate innerhalb eines Modells berichtet. Ist dies so eigentlich nicht richtig? 🙈
Hallo! Wirklich ein sehr gutes Video! Ich habe auch eine Frage. Wie gebe ich die Ergebnisse in einer wissenschaftlichen Arbeit an? Welche Werte sind die wichtigen, da z.B. bei mir der Totale Effekt nicht sign. ist und der Direkte auch nicht. Die Konfidenzintervalle von dem Indirekten, teil- und komplett standardisierten indirekten Effekt schließen die Null aber NICHT mit ein. Ich bin mir jetzt unsicher, ob dann der indirekte Effekt überhaupt signifikant ist. Liebe Grüße Lina :)
Hallo Lina und danke für die lobenden Worte! Prinzipiell würde ich alle Effekte berichten, unabhängig davon, ob sie signifikant sind oder nicht. Dabei würde ich auch die Konfidenzintervalle berichten und mich auf die verlassen. Zur Auswertung speziell empfehle ich dir Hays (2016) amzn.to/30UZxnH ab S. 91 noch mal in Ruhe zu lesen. Das sollte alle Fragen klären. Viele Grüße, Björn.
(Hey habe schon einmal kommentiert, wird aber mir zumindest nicht angezeigt, deswegen versuche ich es nochmal, hoffe es kommt nix doppelt!) Vielen Dank für das Video, ist top erklärt und hat mir bei meiner Bachelorarbeit sehr geholfen! Nun hätte ich noch eine Frage: Ich habe eine Mediation berechnet bei der der direkte Effekt (Zusammenhang zwischen der unabhängigen Variable X und der abhängigen Variable Y unter Einbezug der Mediatorvariable) nicht signifikant ist, alle anderen Pfade aber schon und auch die Null ist nicht im Konfidenzintervall enthalten. Nun würde mich sehr interessieren, wie man das interpretiert? Vielen Dank im Voraus!
Hallo und danke für dein Lob! Keine Angst, es ist nichts doppelt aufgetaucht. ;-) Eigentlich ist ja dein fall der Idealfall. Der direkte Effekt zeigt sich nicht signifikant. Stattdessen ist der Pfade von X zu M und von M zu Y signifikant. Du konntest damit also eine signifikante Mediation in deiner Stichprobe erkennen. Viele Grüße, Björn.
Danke für das hilfreiche und sehr anschauliche Video :). Hast du eventuell Tipps oder Links für das Berichten der Ergebnisse von Mediationen nach dem APA-Standard? Vielen Dank nochmal für deine super Erklärung. Viele Grüße :)
Hallo, das freut mich, dass das Video weiterhilft! Im aktuellen Publication Manual of the American Psychological Association (6th ed.) steht dazu nichts. Ich würde mich daher an die Notation, die Hayes in seinem Buch (S. 120-122) verwendet, halten. Die findest du direkt hier: books.google.de/books?id=iWFSpQFh-y4C&lpg=PP1&dq=hayes%20andrew&hl=de&pg=PA121#v=onepage&q&f=false Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, da im offiziellen Buch der APA nichts steht, macht Hayes auf jeden Fall Sinn. Ich danke dir für deinen super Tipp. Ich werde es so in meiner Arbeit verfassen. Viel Erfolg weiterhin bei RUclips! Du rettest bestimmt viele verzweifelte, statistikgeplagte Menschen ;)
Danke für deine Videos, die sind meine Rettung! Ich habe eine Frage: Meine MV und meine YV erfassen beide eine Art von Belastung. Die MV eine spezifische berufliche Belastung, die YV generelle psychische Belastung. Bevor ich meine Mediation mit Berufsgruppen als UV rechnen kann, muss ich herausfinden, ob MV und YV nicht zu sehr korrelieren (also dasselbe messen) oder? Bzw. was macht das mit meiner Interpretierbarkeit der Ergebnisse. Und wie finde ich das heraus? Kennst du da Cutoffs von einer Korrelationsstärke für MV und YV? LG!
Hallo und danke für dein Lob! An der Stelle ist das Thema Diskriminanzvalidität interessant. Schau mal bei Rönkkö, M., & Cho, E. (2022). An updated guideline for assessing discriminant validity. Organizational Research Methods, 25(1), auf S. 35. Unter 0,8 ist die Korrelation laut den Autoren unproblematisch. Das knüpft auch an die typische Aussage bei Multikollinearitätsprüfungen an. Viele Grüße, Björn.
Vielen dank für das super Video. Das hilft mir sehr! :) Ich habe jedoch eine Frage. Meine X-Variable stellt zwei verschiedene Anordnungsarten dar (Anordnung 1 und Anordnung 2). Ich möchte also den Effekt der verschiedenen Anordnung inkl. einer Variablen M auf Y messen. Ich habe in Excel die Anordnungen als 1 und 2 bezeichnet. Kann ich das so durchführen? Lieber Gruss
Hallo Achilles, danke für dein Lob! Eine Mediation in Excel ist nicht sinnvoll durchführbar. Wenn du in Excel lediglich deine Daten vorbereitest und dann übernimmst, sollte das aber so wie beschrieben klappen. Viele Grüße, Björn.
Statistik am PC Vielen Dank für die schnelle Antwort. Die Excel importiere ich dann in SPSS. Ich habe gelesen, dass ich die Werte wohl als 0 und 1 schreiben muss, damit dies als zwei Gruppen verstanden wird. Anscheinend würde das hayes tool das automatisch erkennen und dann richtig rechnen. Bin mir da aber nicht zu 100% sicher:/
Hallo Achilles, du kannst es auch mit 1 und 2 codieren, hauptsache es ist binär/dichotom - dann versteht das SPSS und Process auch. Viele Grüße, Björn.
Hey Björn! Ich hoffe auf deine Expertise! Ich habe eine Fragebzu den p-Werten. Die sind ja gegeben für a,b,c und c‘. Für den Pfad ab habe ich jedoch nur das Konfidenzintervall. Ich wollte mir dann für die Signifikanz gerne den SobelTedt ausgeben lassen, aber ich arbeite mit PROCESS Version 3 - da finde ich den nirgendwo :-( Sind meine Ergebnisberichte denn dann nicht unvollständig, wenn ich dazu nichts habe? Wie könnte ich weiter vorgehen? Danke für deinen Rat. Lg Christina
Vielen lieben Dank für deine tollen und wirklich hilfreichen Videos! Ich hätte auch noch eine Frage zur Interpretation. Ich konnte in meinem Modell keinen signifikanten Zusammenhang zwischen meiner X und Y Variable finden. Alle übrigen Zusammenhänge, also X zu M und M zu Y, sind signifikant. Und auch der "Indirect Effect of X on Y" ist signifikant. Wie würdest du dies nun interpretieren? Kann man das überhaupt interpretieren, weil ich ja einen Zusammenhang zwischen X und Y untersuche, der gar nicht signifikant ist. Oder macht es inhaltlich schon gar keinen Sinn, etwas zu untersuchen, wo der Zusammenhang gar nicht gegebenen ist? Würde mich sehr über eine Antwort freuen! :-)
Hallo Sabine, das klingt für mich nach einer klassischen Mediation. Schau auch hier Mal dass Video zur Einordnung: ruclips.net/video/91WhCd_2j2Y/видео.html Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen, vielen Dank für deine schnelle Antwort! Das Video hatte ich mir auch schon angeschaut :) Aber bei mir ist es ja nur leider so, dass ich einen Zusammenhang untersuche, der ja laut der Pearson-Korrelation gar nicht gegeben ist. Ist dies nicht eine Voraussetzung dafür, dass man überhaupt nach Mediatoren sucht? Weil sonst untersuche ich ja etwas, wo die Prämisse schon gar nicht stimmt? Viele Grüße! :))
@@sabinebrandner4273 Hallo Sabine, kurz gesagt: nein. Lang: das ist u.a. im Artikel von Zhao, Lynch (2010) als auch immer wieder bei Hayes diskutiert. Ein direkter Effekt ohne Mediator ist der totale Effekt. Dieser kann in manchen Fällen nicht signifikant sein, dennoch existiert eine Mediation, also ein direkter als auch ein indirekter Pfad mit entsprechender Signifikanz. Das hängt mathematisch zusammengefasst mit den Vorzeichen der Pfade zusammen. Das steht ausführlich im Abschnitt "NO NEED FOR AN “EFFECT TO BE MEDIATED” auf S. 199 von Zhao, Lynch (2010), Reconsidering Baron and Kenny: Myths and Truths about Mediation Analysis. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn, vielen vielen Dank, jetzt verstehe ich es deutlich besser! Dann werde ich mich in meiner Arbeit auf die genannten Artikel beziehen. Eine kurze Frage noch zum Verständnis: Du hattest geschrieben "Ein direkter Effekt ohne Mediator ist der totale Effekt". Ist es nicht anders herum, also dass ein totaler Effekt ohne Mediator ein direkter Effekt ist? Lieben Dank noch einmal für deine sehr schnelle und unkomplizierte Hilfe! Deine Videos sind mit Abstand die besten! :-) Schönes Wochenende!
@@sabinebrandner4273 Hallo Sabine, es funktioniert in beide Richtungen mit dem totalen und dem direkten Effekt hinsichtlich der Formulierung. Fehlt ein indirekter Effekt entsprechen sich direkter Effekt und totaler Effekt. Viele Grüße, Björn.
Tausend dank für deine Tutorials! Sie sind super hilfreich! Hast du vor auch eins zu einer moderierenden Mediatioranalyse (Modell 8) mit dem Macro PROCESS reinzustellen? Mcih würde dringend interessieren, welche optionen ich auswählen muss, denn wenn ich "heteroscedasticity" angebe bekomme ich andere SE und CI werte als wenn ich es nicht auswähle. =/ OLS/ML lass ich angekreuzt, muss ich denn noch eines auswählen für mein Modell 8? Über eine kurze Antwort wäre ich sehr dankbar!beste grüße
Hallo Jenny, danke für dein Lob! Wenn du heteroskedastizitätskonsistente Standardfehler schätzen lässt, ändern sich logischerweise die SE und auch das CI: en.wikipedia.org/wiki/Standard_error#Assumptions_and_usage Wenn du Heteroskedastizität hast, kommst du aber um diese Schätzung nicht herum. Für Modell 8 muss ich leider auf das Buch von Hayes verweisen, da ich nur noch recht selten überhaupt mit PROCESS arbeite und dann meist nur einfache Mediationen rechne. Viele Grüße, Björn.
Tolles Video, vielen Dank! Wie formuliere ich die statistischen Hypothesen einer Mediation, die ich so berechne? Also sagen wir meine Hypothesen lauten: - A hängt mit B zusammen - C mediiert den Zusammenhang -> wie formuliere ich dann H0 und H1 statistisch?
Hallo, ich würde ganz banal fomulieren: "C mediiert den Zusammenhang zwischen A und B". Wenn du bereits weißt, ob positiv oder negativ, kannst du ergänzen: "Der indirekte Pfad der Mediation ist positiv/negativ und damit komplementär/konkurrierend zum positiven/negativen direkten Pfad." Zu den Arten/Typen von Mediation: ruclips.net/video/91WhCd_2j2Y/видео.html Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen Dank! Ich meintejedoch eine "statistische" Formulierung. Also so wie bei Zusammenhängen: H0: β = 0 H1: β < 0 -> wie macht man das bei Mediationen?
Hallo, vielen lieben Dank für deine sehr ausführlichen Ausführungen! Ich habe eine Frage bezüglich dessen, wie ich eine Mediationsanalyse interpretieren kann, wenn der totale Effekt nicht signifikant ist. Die Vermutung besteht, dass sich der direkte und indirekte Effekt auscanceln und es so zu keinem signifikanten totalen Effekt kommt. Was bedeutet es in diesem Fall, wenn laut Mediationsanalyse ein signifikanter indirekter, aber keine signifikanter direkter Effekt vorliegt ODER wenn sowohl direkte wie indirekter Effekt signifikant sind? Bedeutet das erste, dass die Beziehung zwischen Prädiktor und Kritierium gänzlich mediiert ist und das zweite, dass eine partielle Mediation vorliegt? Bislang konnte ich dazu leider absolut nichts finden und verzweifele langsam ein bisschen... Vielen lieben Dank bereits jetzt für deine Hilfe!
Hallo Dana, danke für die lobenden Worte. Prinzipiell ist es möglich, dass es keinen statistisch signifikanten totalen Effekt gibt, aber der z.B. indirekte Effekt statistisch signifikant ist. Der totale Effekt muss auch nicht signifikant sein. Ein signifikanter indirekter bei gleichzeitig nicht signifikantem direktem Effekt bedeutet, dass die Mediation genau das zeigt, was man vermutet. Eine Mediation des Einflusses von X auf Y über den Medator M. Eine vollständige Mediation gibt es im übrigen quasi nicht - es gibt weitere unzählige Variablen, für die du in einem solchen Fall kontrollieren müsstest. Ich würde daher in dem Fall eher von einer partiellen Mediation sprechen. Sind beide (indirekt und direkt) signifikant, ist es auch nur eine partielle Mediation. Viele Grüße, Björn.
Vielen lieben Dank für die schnelle Antwort - sie war sehr hilfreich. Ich habe diesbezüglich eine weitere Rückfrage: Habe ich richtig verstanden, dass wenn der totale Effekt nicht signifikant ist und der direkte ebenfalls nicht, sondern nur der indirekte, trotzdem eine partielle Mediation vorliegt? Oder müssen, wenn der totale Effekt insignifikant ist, beide (indirekter und direkter Effekt) signifikant sein, damit eine Mediation vorliegt? Generell habe ich gelesen, dass eigentlich nur wenn Suppressoreffekte wirken von einer Mediation gesprochen werden kann, wenn der totale Effekt nicht signifikant ist und sonst lediglich von vorliegenden indirekten Effekten. Dies begründet sich anhand der Voraussetzung von Baron & Kenny (1986) wonach ein empirischer Einfluss zwischen X und Y vorliegen muss, um interferiert zu werden. Vielen lieben Dank bereits jetzt für deine Hilfe!
Hallo Dana, Baron und Kenny (1986) ist schon länger nicht mehr zeitgemäß, wenn es um Mediation geht. Dazu hier ein schöner Artikel: Zhao, Xinshu, John G. Lynch Jr, and Qimei Chen. "Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis." Journal of consumer research 37.2 (2010): 197-206. Da geht es u.a. auch noch mal um den nicht signifikanten total effect aber auch signifikanten indirect effect. Den empfehle ich dir wärmstens zu lesen. Viele Grüße, Björn.
Hallo Sophia, nein, das ist überhaupt kein Problem. Im Gegenteil, es zeigt, dass dein x nicht direkt auf y wirkt, sondern nur signifikant über den Umweg des Mediators auf y wirkt. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, vielen Dank für deine Antwort! Nur um ganz sicher zu gehen: Ich meinte, dass der direkte Effekt der UV auf die AV nicht signifikant ist im Rahmen einer normalen linearen Regression und nicht nur im Rahmen der Mediationsanalyse. Ich dachte, dass es gemäß Baron und Kenny eine Voraussetzung sei, wobei es auch neuere andere Meinungen gibt. Ist es deiner Meinung nach also nur innerhalb der Mediationsanalyse kein Problem oder auch im Rahmen einer normalen linearen Regression kein Problem, wenn die UV keinen signifikanten Effekt auf die AV hat, man dann aber eine Mediation mit dieser UV auf die AV untersuchen will? Ich hoffe, meine Frage ist verständlich. Viele Grüße, Sophia
Hallo Sophia, Baron und Kenny wird tatsächlich nicht mehr als zeitgemäß angesehen: Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication Monographs, 76(4), 408-420. Es ist daher generell und auch meiner Meinung nach kein Problem, wenn die UV keinen signifikanten Einfluss auf die AV ausübt. Eigentlich sogar das Gegenteil. Es ist auch dann nicht notwendig, wenn man eine Mediation mit diesen Variablen untersuchen will. Im Idealfall zeigt sich ein Mediationseffekt von X auf Y über M. Viele Grüße, Björn.
Hi! Ich hänge gerade an folgendem Problem: Ich habe (auch dank Dir!) festgestellt, dass eine Variable M den direkten Pfad zwischen X und Y vollständig mediiert. Jetzt würde ich gerne untersuchen, ob dieser Effekt in meiner Stichprobe (n > 200) je nach Geschlecht unterschiedlich ausgeprägt ist. Hast Du einen Tipp, wie ich das rechnen könnte? Besten Dank!!! Großartige Videos...
Hallo und danke für dein Lob! :-) Du könntest in dem Falle eine moderierte Mediation rechnen. Das wäre Model 7 bei Hayes (einfach mal googlen). Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen Dank für deine schnelle Antwort. Hast du evtl. auch noch Hinweise darauf, wie Suppressor-Effekte interpretiert werden könnten?
Vielen Dank für deine tollen Videos, sie sind wirklich eine sehr große Hilfe! Ich wende gerade ein erworbenes Wissen in einer Mediationsanalyse mit Process an und habe dazu eine Frage. Als X-Variable habe ich eine Zeitvariable in HH:MM:SS Format. Wenn ich diese in mein Modell aufnehmen möchte, spuck mir SPSS die Fehlermeldung "Metrische Zeitvariablen sind in der Liste nicht zulässig" aus. Hast du einen Rat für mich, wie ich das Modell trotzdem berechnen kann?
Hallo Mai, danke für dein Lob! Du solltest die Zeitvariable in ein einfaches Zahlenformat umwandeln, also nur Minuten, dann sollte es funktionieren. Viele Grüße, Björn.
Herzlichen Dank für die mega hilfreichen Videos. So super!!! Ich habe eine Frage zu meinen Auswertungen. Bei mir sind die Effekte von "Indirekt Effect of X on Y", "Partically standardized Effects of X on Y" und "Completely standardized effets of X on Y" negativ. Ebenso wie alle BootLLCI Werte. Wie kann ich diese erklären? Ich freue mich sehr über eine Rückmeldung. Antonia
Hallo Antonia, danke für deine lobenden Worte! Wenn die indirekten Effekte negativ sind, bedeutet das, dass eine Zunahme des indirekten Effektes zu einer Abnahme der abhängigen Variable in der Höhe des Koeffizienten führt. Wenn die Bootstrap-Konfidenzintervalle (Boot..CI) negativ sind, ist das in Ordnung. Wenn keine Null zwischen oberem und unterem Konfidenzintervall ist, ist das gleichbedeutend mit einem statistisch signifikanten p-Wert - das will man also haben, wenn man einen Effekt zeigen möchte. Z.B. [-0,654; -0,321] wäre ein statistisch signifikanter Effekt für den entsprechenden Koeffizient des (indirekten) Effektes. Viele Grüße, Björn.
Hallo, mich würde interessieren, ob die Aussage, dass keine 0 in den Konfidenzintervallen gegeben ist, wenn mein BootLLCI 0,0009 beträgt. Genau genommen ist es nicht 0 aber sehr knapp dran. Kann folglich angenommen werden, dass keine 0 in den Konfidenzintervallen gegeben ist? Danke im Voraus und liebe Grüße. Tobias
Wenn ich jetzt in meiner Bachelorarbeit den Mediationseffekt angeben möchte, welchen Wert aus der Tabelle ist dafür dann genau relevant? Der bei EFFECTbei Indirekt Effect?
Danke dir für die super Videos. Wie ist das mit der Zentrierung der Variablen? Ist das auch bei einer Mediation notwendig und wenn ja wann? Kannst du mir da weiterhelfen?
Hallo Benjamin, danke für dein Lob! Man kann eine z-Standardisierung im Vorfeld durchführen, sofern man die Stärke des Einflusses der Variablen vergleichen möchte. Das hängt vom jeweiligen Forschungsziel ab. Im Video habe ich es nicht gezeigt und vernachlässigt, da es sonst unnötig länger geworden wäre. Für Mediationsanalysen mit PROCESS gibt es einen Syntaxbefehl, der ist allerdings nur im Buch zu finden, das ich gerade nicht zur Hand habe. Hierzu auch noch ein Hinweis aus Hayes' FAQ: "Question: Will PROCESS produce standardized coefficients?Answer: The regression/path coefficients that PROCESS produces are in unstandardized form. PROCESS v3.2 and later does have an option available through command syntax for generating standardized regression coefficients for mediation-only models. See the addendum to the documentation that comes with version 3. Keep in mind that if X is a dichotomous variable, the standardized regression coefficients for X will be in partially standardized form. See the 2nd edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis for a discussion of partially and completely standardized regression coefficients. In any version of PROCESS, you can can standardize your variables first prior to the use of the PROCESS, and this will generate standardized coefficients. However, the bootstrap confidence intervals you will get from PROCESS should not be interpreted as confidence intervals for the standardized effects, for that is not what they are. If you want a proper confidence interval for a standardized indirect effect, use the effsize or stand options. See the documentation. Be very careful when you standardized variables manually. PROCESS will eject cases from the data using listwise deletion. Make sure that before you standardize, you throw out all cases from the data that PROCESS will throw out due to missing data. If you don't do this first, then the variables you give to PROCESS after manual standardization will not actually be standardized variables and the regression coefficients PROCESS generates will not be in standardized form. For a discussion, see the 2nd edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis." Viele Grüße, Björn.
Hallo, leider nein, da ich kein STATA besitze und auch mittelfristig damit nicht plane. Evt. wäre das aber was, was ich auf lange Sicht im Kanal implementieren könnte. Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für deine tollen Videos! ich versuche gerde herauszufinden was process genau macht bzw. welche art von mediationsanalyse process genau durchführt. kannst du mir da eventuell weiterhelfen? liebe grüsse aus der schweiz
Hallo Tabea, freut mich, wenn dir die Videos helfen! PROCESS führt für jede Kante eine normale Regression durch, weswegen die Ergebnisse so gut interpretierbar sind (Kapitel 4.4 in Hayes' Buch) und gibt zusätzlich den direkten und indirekten Effekt aus und nutzt Bootstrapping, um für die Koeffizienten Konfidenzintervalle zu schätzen. Viele Grüße aus Thüringen. Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Müssten die Koeffizienten der Kanten nicht dann auch genau die gleichen Ergebnisse liefern als wenn ich für jede Kante selber eine lineare Regression rechne? Bei mir ist das nicht so und ich frage mich woran es liegt und ob ich etwas übersehe?
Hallo und vielen Dank für das tolle Video! Ich hätte auch eine Frage und zwar geht es mir um Kontrollvariablen (Covariates). In meiner Bachelorarbeit gehe ich von einem Mediationsmodell aus. Ich hab alles wie in deinem Video berechnet und meine Mediation hat sich bestätigt. Jedoch möchte ich jetzt Alter und Geschlecht als Kontrollvariablen in mein Modell mitaufnehmen. Als ich meine Variablen mithilfe von Process eingegeben habe, habe ich Modell 4 ausgewählt und Alter und Geschlecht als "Covariates" eingegeben. Im Output zeigt sich dass, der Mediator immernoch signifikant bleibt. Das Geschlecht ist signifikant und das Alter nicht. Wie soll man diesen Befund interpretieren? Liebe Grüße Madalina
Hallo Maditha, danke für dein Lob! Da du dir etwas bei der Aufnahme der Covariates in deine Mediation gedacht hast (dass sie einen Effekt auf deine AV haben könnten), ist es nicht verwunderlich, dass immerhin eine dies hat. Die Interpretation ist wie bei normalen UV möglich. In deinem Fall heißt das lediglich, dass zwischen den Geschlechtern ein Unterschied in deinem Modell existiert, jedoch nicht hinsichtlich des Alters. Dein R² hat sich theoretisch auch verbessert mit der Hinzunahme der Covariates? Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn und vielen Dank für deine schnelle Rückmeldung! Genau, mein R² hat sich verbessert mit der Hinzunahme der Covariates und daraus kann man ja schließen, dass mein Modell eine noch stärkere Erklärungskraft der Variation erhalten hat, oder? Es spielt also keine Rolle, ob ich die Covariates gleichzeitig oder Schritt für Schritt in mein Modell mitaufnehme? Da war ich mir ein bisschen unsicher... Und ich hätte noch eine Frage und zwar: Sagen wir mal, mein Mediator wäre insignifikant geworden durch die Aufnahme der Covariates. Dabei wären Geschlecht und Alter beide signifikant, wobei Geschlecht eine bessere Signifikanz und einen höheren unstandardisierten Koeffizienten als Alter aufweisen würde. Kann man in dem Fall einfach sagen, dass der Mediator keine Auswirkung mehr hat, wenn man die Covariates berücksichtigt und dass Geschlecht einen höheren Einfluss auf den Effekt hat, als Alter? Gäbe es hier sonst etwas, was man unbedingt erwähnen müsste? Liebe Grüße, Madalina
Hallo Madalina, Die Aufklärung der Varianz deines y hat sich bei Zunahme des R² erhöht, nicht die Variation. Es sollte keinen Unterschied machen, ob die covariates schrittweise oder auf einmal aufgenommen werden, sofern du sie nicht wieder rausschmeißen lässt und im Modell behältst. Wenn dein Mediator bei Hinzunahme der Covariates nicht mehr signfikant ist, kann es sein, dass du schlicht kein hinreichendes Modell formuliert hast und wenn gleichzeitig die covariates signifikant werden, sollte man evt. überlegen, ob sie als Mediator, oder vielmehr als Moderator in deinem Fall, taugen. Beachten sollte man hierbei lediglich, ob die theoretische Herleitung der Hypothesen auch solche Ergebnisse zulässt und nicht durch "Rumprobieren" erzielt wurden. Viele Grüße, Björn
Bei 8:12 handelt es sich um einen Tippfehler, der indiret effect ist 0,2648 statt 0,2468.
Deine Videos sind alle gold wert und so angenehm im Vergleich zu anderen SPSS Videos, sehr angenehme Stimme und Sprechweise und sehr detailliert und verständnisvoll erklärt. DANKE dafür!!!
Hallo, danke für das viele Lob! Das schmeichelt mir fast ein wenig. ;-) Ich drücke die Daumen für erfolgreiche Auswertungen deinerseits!
Viele Grüße, Björn.
danke :) Habe auf jeden Fall durch die Videos jetzt das Gefühl, dass alles zu leicht ist :D Grüße!
Hallo, das ist eine relativ häufig vorkommende Fehlermeldung und kann vielerlei Ursachen haben. Wurde das PROCESS-Plugin als Administrator installiert? Wenn nicht, kann diese Fehlermeldung auftreten. Ansonsten fällt mir da auf Anhieb auch nicht ein, was es sein könnte.
Dann weiter toi toi toi!
Viele Grüße, Björn.
ah sorry, hab den kommentar gelöscht, weil es sich erledigt hatte. Ich glaube es lag daran, das ich zuhause nur eine testversion habe. Aber an der Uni an den PCs hats geklappt :) Danke und Grüße zurück !
Lieber Björn
Erst einmal herzlichen Dank für deinen wertvollen Input, der mir während der Erarbeitung meiner Masterthesis enorm geholfen hat! :)
Ich führe eine parallele Mediationsanalyse (Model 4) mit vier Mediatoren durch. Hierbei untersuche ich den Effekt der Generationszugehörigkeit (X-Variable) auf die Nutzungsabsicht von einer Technologie (Y-Variable). Meine X-Variable ist dichotom, ich habe sie also zu 1 = Generation Z & 2 = Generation Y umcodiert. Mein gesamter Datensatz beider Generationen beinhaltet n = 518 Fälle. Ich konnte dank deinem Video eine Mediationsanalyse für alle 518 Fälle durchführen. Nun wollte ich dies separat pro Generation tun und habe folglich meine SPSS-Datendatei dank deinem Video jeweils in die Generationen aufgeteilt. Wenn ich nun aber die Mediationsanalyse für jede Generation einzeln durchführen möchte, erhalte ich folgende Meldung von SPSS: ERROR: one of your model variables exhibits no variation (it is a constant). An was könnte das liegen? Ich hab eine Vermutung, da es sich eigentlich nur um die X-Variable also um die „Generationszugehörigkeit“ handeln kann, welche wie gesagt mit 1 = Generation Z & 2 = Generation Y umcodiert ist. Da ich die Datensätze je nach Generation separat behandle und eine Mediationsanalyse durchführen möchte, habe ich logischerweise nun im ersten Datensatz unter „Generationszugehörigkeit“ lauter 1 stehen und im zweiten Datensatz lauter 2. (Macht ja auch Sinn, da die Datei je nach Generation aufgeteilt wurde…) Kannst du mir vielleicht weiterhelfen und sagen weshalb ich die Mediationsanalyse nicht durchführen kann? Ich wäre dir sehr dankbar!!
Lieber Gruss
Özgür
Hallo Özgür, wenn du anhand deiner dichotomen UV den Datensatz teilst, hast du zwei Gruppen mit jeweils einer konstanten UV-Variable. Damit funktioniert die Berechnung jeglicher linearen Regression nicht. Wenn du eine andere Gruppierungsvariable hast, würde es gehen. Wenn du die Generation als Gruppe behalten möchtest, braucht es eine andere UV. Wenn du sagt, du hast vier Mediatoren, wäre dann nicht Modell 6 angebracht oder rechnst du je Mediator eine separate Mediation?
Viele Grüße, Björn.
Herzlichen Dank für die gut verständliche Erklärung! Ich habe noch drei offene Fragen: Welche Voraussetzungen muss man für die Mediationsanalyse prüfen- die gleichen wie für die Regression? Muss man zuvor kontinuierliche Variablen z-standardisieren? Und kann man das Ganze ebenso mit einem dichotom nominalen (=nicht-kotinuierlichen) Prädiktor rechnen? DANKE im Voraus!
Vielen lieben Dank für Deine Videos. Die sind so manches mal im Bachelor - und jetzt auch im Master super hilfreich! :)
Bester Mann, danke nochmal deine videos sind gold wert :))
Hi lieber Björn. Danke für Deine lehrreichen Videos, ich schaue sie derzeit öfter als Netflix! Ich habe eine Frage zum direkten Effekt: Kann ich eine vollständige Mediation (c-Pfad nicht signifikant) oder partielle Mediation (c-Pfad signifikant) überhaupt berichten, wenn die Signifikanz von Total Modell nicht gegeben ist? Oder müssen sowohl a-Pfad als auch b-Pfad signifikant sein, um von einer Mediation (egal ob vollständig oder partiell) zu berichten?
Was ist denn das Skalenniveau von der UV, AV und Mediatorvariable? Müssen alle intervallskaliert sein? Und was sind die Voraussetzungen ? Ich finde hier immer mehr zur Moderatoranalayse aber nicht für die Mediatoranalyse
Ertsmal vielen Dank für deine überragende Hilfe! 🙏🏻 Eine Frage hätte ich: Gibt es einen Nachweis, also eine Quelle dafür, dass, wenn die CIs nicht die 0 einschließen bei den Effektgrößen, der indirekte Effekt nachgewiesen wird? LG
Hallo, schau mal bei Hayes (2016) Mediation, Moderation auf S. 94 unten.
Viele Grüße, Björn.
Hallo, vielen Dank für das informative Video! Jedoch habe ich noch eine offene Frage: Wie interpretiert man es, wenn der totale Effekt (c = -0.6255***) kleiner als der direkte Effekt (c' = -0.3990**) ist? Der indirekte Effekt ist (axb = -0.2264). Ist der Mediator dann eine Supressorvariable? Vielen Dank!
Vielen Dank für die großartigen Videos! Damit macht die Auswertung fast schon Spaß.
Ich habe folgende Frage. In meinem Modell waren die Haupteffekte nicht signifikant (gerechnet mit ANOVA). Ist es dann überhaupt noch aussagekräftig eine Mediation zu rechnen?
Bei der Mediation kamen signifikante Ergebnisse raus, aber mir ist nicht klar, wie ich diese ohne signifikanten Haupteffekt überhaupt zu interpretieren habe. Hast du dazu Rat?
GOLD WERT!!!! THANKs 🙂
Freut mich, wenn es hilft! :-)
Viele Grüße, Björn.
Vielen lieben Dank für diese tolle Video, wie auch die ganzen anderen! In meiner Masterarbeit werde ich eine Mediationsanalyse mit PROCESS Makro berechnen und habe eine Frage zu der Hypothesenformulierung. Kann ich die Hypothese folgendermaßen formulieren: M dient als Mediationsvariable für den Zusammenhang von X und Y oder muss ich für jeden Pfad eine Hypothese bilden (sodass es insgesamt 4 sind). Vielen lieben Dank für die Beantwortung :)
Hey! Was kann man tun, wenn die X-Variable der Mediation dichotom-nominal ist? Kann man dann trotzdem den standardisierten indirekten Effekt ausrechnen?
Hey, super Video, danke !!!
Danke, Katie! :-)
Viele Grüße, Björn.
Vielen vielen Dank für das hilfreiche Video!! Mir stellt sich jedoch noch eine Frage: Bleibt die Interpretation des completely standardized indirect effect die selbe, wenn der Effect negativ ist? Also kann man weiterhin eine Aussage über die Prozente treffen und kann dieser mit dem R2 des total effects ins Verhältnis gesetzt werden? Vielen Dank!!
Kleinigkeit: Du behauptest bei 11:12 dass ein Konfidenzintervall, das die 0 nicht einschließt automatisch heißt, dass der Effekt/Koeffizient gar nicht null sein kann. Das ist ja nicht ganz korrekt, da eine gewisse Irrtumswahrscheinlichkeit immer besteht und diese eben nur entsprechend gering ist (abhängig u.a. vom Umfang des Bootstrapping) oder irre ich mich dort?
Hallo Jeremy, ja, es ist durchaus möglich, dass der Koeffizient Null ist. Der Koeffizient liegt zumindest mit 95%iger Wahrscheinlichkeit im Intervall. Wichtiger ist aber vielmehr, dass ein Konfidenzintervall, dass die Null nicht umspannt, der Effekt des zugehörigen Koeffizienten signfikant ist.
Viele Grüße, Björn.
Sprich, sollte ich ein Konfidenzintervall von -0,271 - 0,514 haben, soll bzw darf ich den indirekten Effekt nicht miteinbeziehen?@@StatistikamPC_BjoernWalther
Hallo @@menelaos007 , nein, wenn das Konfidenzintervall eines Koeffizienten bei einer Mediation entweder nur positiv oder nur negativ ist (also die Null nicht zwischen den Grenzen liegt), ist der Koeffizient statistisch nicht signifikant. Ich bin aufgrund deiner Schreibweise nicht sicher, was das Intervall ist, daher hier die Unterscheidung: Wenn dein Intervall [-0,271; -0,514] ist, ist die Null nicht inbegriffen und der Effekt des Koeffizienten ist statitistisch signifikant. Ist dein Intervall [-0,271; 0,514] ist die Null inbegriffen und der Effekt des Koiffizienten in deiner Mediation nicht statistisch signifikant.
Viele Grüße, Björn
Super, vielen Dank für die schnelle und ausführliche Erklärung! Ja genau vor zweiterem Problem stehe ich, dass ich bei einer Mediation mit zwei Mediatoren viele Konfidenzintervalle vom Negativen ins Positive gehen, der Totale Effekt aber trotzdem signifikant ist. @@StatistikamPC_BjoernWalther
Das würde zumindest dafür sprechen, dass X unter Kontrolle der Mediatoren einen Einfluss auf Y hat.
Viele Grüße, Björn.
Hallo, vielen Dank für das sehr hilfreiche Video.
Ich hab noch zwei kleine Fragen:
1. sind Einheiten = Prozentpunkte?
2. wenn alle Werte signifikanten Einfluss haben bis auf den Weg über „c“, ist die Hypothese dann nur wegen diesem einen Wert abzulehnen oder nicht?
Vielen Dank:)
Vielen Dank für die super Videos!!
Eine Frage hätte ich: Funktioniert die Mediation mit Process auch mit zwei ordinal skalierten Variablen, bei der die unabhängige Variable mehr als 2 Ausprägungen hat und der Mediator auch mehr als 2 Ausprägungen hat?
Vielen Dank und LG
Geniales Video. Vielen Dank dafür! Ich hätte hierzu noch zwei Frage. Wieso sprichst du beim Pfad b von einem indirekten Effekt? Das ist doch der direkte Effekt von der Mediatorvariable auf die abhängige Variable unter Kontrolle der unabhängigen Variable. Meine zweite Fragen lautet: Wieso spricht man von einem signifikanten indirekt Effekt, wenn im Konfidenzintervall die Null nicht enthalten ist? Gibt es hierzu eine Erklärung? Über eine Rückmeldung wäre ich Ihnen sehr verbunden.
Viele Grüße
Hi Björn! Tausend Dank, du machst SPSS echt verständlich :-) Gerade bei den Outputs eins Meisterwerk!
Ich habe eine Frage: Bevor ich mein Mediationsmodell mit 3 Mediatorvariablen rechne, habe ich t-Tests für unabhängige Stichproben gemacht, um zu schauen, ob sich die Ergebnisse in den Gruppen voneinander unterscheiden. Für X (Musik Nein/Ja) auf Y (Bewertung des Films) gab es dabei keinen signifikanten Unterschied. Als ich dann aber das Mediationsmodell nach Hayes gerechnet habe kommt ein signifikanter und nicht unerheblicher direkter Effekt von X auf Y heraus. Irgendwie verstehe ich nicht ganz wie das sein kann? Was übersehe ich hier?
Hallo Maestro, ein t-Test vergleicht ja, ob die Stichproben aus der gleichen Grundgesamtheit stammen - anhand des Mittelwertes (Bei mehr als zwei Gruppen wäre aber eine ANOVA angebracht) und eigentlich müssten sich in der Mediation nachweisbare Effekte auch im t-Test bzw. lieber der ANOVA zeigen. Sind denn die Voraussetzungen für parametrische Tests erfüllt, was bei Verletzung diese Anomalie hervorrufen könnte?
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, danke für das Video, super erklärt :D
kann man mit PROCESS auch eine Mediation mit einer multiplen linearen Regression, also mehreren unabhängigen Variablen berechnen?
Hallo Philipp, danke für dein Lob!
Ja, das ist überhaupt kein Problem. Du nimmst einfach deine UV als Kovariate ("Covariates") auf.
Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn,
vielen Dank für dieses tolle und verständliche Video. Auf eine Frage habe ich bislang in der Literatur keine eindeutige Antwort gefunden: Dem klassischen Verständnis der Mediation liegen ja drei bzw. dem Pfadmodell in PROCESS zwei Regressionen zugrunde (UV -> MV und UV & MV -> AV). Muss ich bei Anwendung von PROCESS für diese Regressionen die Anwendungsvoraussetzungen prüfen? Oder erübrigt sich die Voraussetzungsprüfung aufgrund des Bootstrappings? Hayes und Baltes-Götz sprechen z. B. nur davon, das heteroskedastizitäts-konsistente Standardfehler (HC 3: Davidson/MacKinnon) in der Eingabemaske ausgewählt werden können.
Die Normalverteilung der Residuen ist aufgrund meiner Fallzahlen wohl kein Problem. Sobald Heteroskedastizität in einer der zugrundeliegenden Regressionen vorliegt, würde ich die Option HC3 in der Eingabemaske auswählen. Ist das korrekt?
Ich würde mich sehr freuen, wenn du mir helfen könntest.
Liebe Grüße
Saskia
Hallo Saskia, du hast das mitunter schon richtig durchdacht. Bootstrapping hilft dir, wenn z.B. deine Residuen nicht normalverteilt sind und auch die angesprochene Heteroskedastizität fällt dann kaum noch ins Gewicht und selbst dafür gibt es den HC3-Schätzer (welcher meines Wissens auch bei Autokorrelation hilft). Es wird nicht schaden; die Parameter werden sich fast nicht ändern, lediglich deren Standardfehler und damit die p-Werte und Konfidenzintervalle (KI). Hayes selbst sagt zu den KI: "It can be shown that the variation in the estimation of the limits of a confidence interval shrinks remarkably quickly as the number of bootstrap samples increases." Hayes (2016) Introduction to Mediation, Moderation - S .103 (amzn.to/2AI6j4u). Du bekommst mit Bootstrapping also bessere Schätzungen hinsichtlich der Parameterstreuung - bessere KI.
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für deine schnelle Antwort! Würdest du denn sagen, dass man die Anwendungsvoraussetzungen für die beiden zugrunde liegenden Regressionsanalysen prüfen sollte, wenn man PROCESS zur Untersuchung einer Mediation verwendet oder ist das nicht gängige Praxis? Hayes selbst spricht z. B. davon gerne zur Sicherheit generell den HC3 zu verwenden (Hayes 2012, S. 22). Ich frage mich eben, ob ich mir unnötige Arbeit damit mache, bei acht betrachteten Mediationen jeweils noch die Voraussetzungen für die Regressionsanalysen zu prüfen 🙈
Hallo Saskia, da es sich um Regressionen handelt, sind die Voraussetzungen eigentlich auch zu prüfen. Hayes (2016), S. 68-69: "Before introducing these assumptions, I will make my perspective clear. Because assumption violations can have some adverse effects on infer-ence sometimes, we should be mindful of the assumptions OLS regression makes. At the same time, I do not believe you should lose too much sleep over the potential that you have violated one or more of those assumptions. Most likely you have, even if statistical tests of the assumptionsyou might employ say otherwise. Statistical models are tools we use to help us understand our data, and they can give us insights that are only approximations of reality. The question is not whether we have violated an assumption, but how much doing so is likely to lead us astray when we interpret our results and the inferences we make from them. OLS regression is widely used by researchers because it is fairly easy to understandand describe, widely implemented in software that is readily available, and tends to do a good job approximating reality much of the time when used thoughtfully. Those advantages of OLS regression far outweigh some ofthe costs of abandoning it for other perhaps better but much more complicated and less well-understood methods."
Ich empfehle auch noch die folgenden Seiten 69-73 zu lesen. Dann wirst du merken, dass normalverteilte Fehlerterme kaum ins Gewicht fallen. Vielmehr sollte ein tatsächlich linearer Zusammenhang zwischen UV und AV gelten. Das ist die wichtigste aller Annahmen.
Viele Grüße, Björn.
Hi Björn, klasse Video! Finde super, wie du die Sachverhalte knackig auf den Punkt bringst und nicht zu weit ausschweifst.
Nur sag mal, wie würdest du vorgehen, wenn man mit der ANCOVA den Einfluss von X auf Y bestimmt hat und jetzt die vermutete Mediation über M via PROCESS prüfen möchte. Würdest du nun alle Kovariaten, welche in der ANCOVA berücksichtigt wurden, mit in das Modell aufnehmen oder die Analyse nur mit den drei Variablen X, Y und M durchführen? Muss man die Kovariaten zwingend in die Mediationsanalyse mit aufnehmen? Das Problem ist, dass wenn ich alle Kovariaten mit in das Modell aufnehme, keine der Variablen mehr einen signifikanten Einfluss auf M hat (X nicht und auch die Kovariaten nicht). Im Model ohne Kovariaten ist X auf M jedoch signifikant. Bin ein wenig verwirrt und weiß nicht so recht wie ich nun verfahren soll...
Hallo und danke für dein Lob!
Ich würde >immer< mit allen Variablen rechnen, da du ja einen Einfluss auf die AV in der ANCOVA unterstellt hast, wäre es grob fahrlässig bei einer Regression/Mediation diese nicht aufzunehmen. Es kann dann durchaus sein, dass du dann keine signifikanten Effekt hast - je nachdem wie du deinen Gruppenvariable codiert hast. Vermutlich hast du eine Dummy-Variable und das steht und fällt dann auch mit der Auswahl der Referenzkategorie.
Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn, vielen Dank für deine super klaren und hilfreichen Videos! Ich arbeite für meine BA mit dem PROCESS MODEL 6 und würde gern die indirekten Effekte der zwei MEdiatoren vergleichen. Allerdings nutze ich PROCESS Version 3.5v und da gibt es nur die Option "pairwise contrasts for indirect effects". Kann ich diese Option dementsprechend nutzen oder muss ich das manuell über die Syntax errechnen lassen?
Hallo Marie, danke für dein Lob!
Theoretisch müsste es auch in PROCESS 3.5 noch die Option geben sich für eine Mediation standardisierte Effekte ausgeben zu lassen, welche dann zum Vergleich taugen.
Viele Grüße, Björn.
Perfekt erklärt! Walter, wie sieht es mit den Voraussetzungen aus bei der Meditation mit Hayes? Werden sie durch das Bootstrapping nicht mehr notwendig? Vielen Dank dir. Dan
Hallo Dan, Multikollinearität ist immer noch zu prüfen und auch Linearität spielt eine Rolle - siehst du am signifikanten F-Test, ob das Modell hinreichenden Erklärungsbeitrag im linearen Kontext hat. Heteroskedastizität kannst du bei Hayes direkt mit z.B. HC3 korrigieren. Normalverteilte Residuen sind beim Bootstrapping kein Thema mehr.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther ich verstehe HC3 nicht. Soll nicht signifikant sein? Es wäre super wenn du einen video mit Voraussetzungen für die Meditation mit Process machen könntest. Vielen lieben Dank
Hammer deine Videos! Du rettest mein Leben gerade ! :D
Wollte noch fragen, meine Mediation mit einer dichotomen Variable funktioniert nicht. Was kann ich da machen?
Ein sehr hilfreiches Video, vielen Dank! Kurze Frage: bei Regressionen führt man ja häufig eine z-Standardisierung der Variablen durch für die bessere Vergleichbarkeit der Effekte. Ist das dann nicht auch bei der Mediationsanalyse sinnvoll oder warum ist das an dieser Stelle nicht erforderlich?
Hallo Janika, danke für dein Lob! Man kann eine z-Standardisierung im Vorfeld durchführen, sofern man die Stärke des Einflusses der Variablen vergleichen möchte. Das hängt vom jeweiligen Forschungsziel ab. Im Video habe ich es nicht gezeigt und vernachlässigt, da es sonst unnötig länger geworden wäre.
Hierzu auch noch ein Hinweis aus Hayes' FAQ:
"Question: Will PROCESS produce standardized coefficients?
Answer: The regression/path coefficients that PROCESS produces are in unstandardized form. PROCESS v3.2 and later does have an option available through command syntax for generating standardized regression coefficients for mediation-only models. See the addendum to the documentation that comes with version 3. Keep in mind that if X is a dichotomous variable, the standardized regression coefficients for X will be in partially standardized form. See the 2nd edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis for a discussion of partially and completely standardized regression coefficients.
In any version of PROCESS, you can can standardize your variables first prior to the use of the PROCESS, and this will generate standardized coefficients. However, the bootstrap confidence intervals you will get from PROCESS should not be interpreted as confidence intervals for the standardized effects, for that is not what they are. If you want a proper confidence interval for a standardized indirect effect, use the effsize or stand options. See the documentation.
Be very careful when you standardized variables manually. PROCESS will eject cases from the data using listwise deletion. Make sure that before you standardize, you throw out all cases from the data that PROCESS will throw out due to missing data. If you don't do this first, then the variables you give to PROCESS after manual standardization will not actually be standardized variables and the regression coefficients PROCESS generates will not be in standardized form. For a discussion, see the 2nd edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis."
Viele Grüße, Björn.
Hey, danke erstmal für deine tollen Videos, die helfen mir echt enorm bei meiner Bachelorarbeit gerade...Ich habe nur eine Frage zur Auswertung der Mediation:
Aab wann spricht man denn davon, dass ein Bootstrapping Intervall nicht Null enthält? Ich habe zB. das Intervall 0.0024 - 0.1765 für einen indirekten Effekt.
Enthält die untere Grenze Null, da der Wert gerundet 0.00 ergibt? Oder nutzt man alle Dezimalstellen für die Analyse?
Lieben Dank :))
Selina
Hallo Björn, herzlichen Dank für dieses und viele weiteren Videos, die wirklich total hilfreich sind! Ich habe eine kleine, vermutlich recht banale Frage: Lassen sich die Ergebnisse coeff nach Cohen wie der Korrelationskoeffizient interpretieren? Zum Beispiel Pfad a = .6391, was auf eine starke Korrelation hindeutet? Vielen Dank!! Herzliche Grüße Jasmin
Hallo Jasmin, danke für dein Lob!
So einfach ist es leider nicht. 0,6391 als unstandardisierte Koeffizient sagt dir: die UV steigt um eine Einheit, dann steigt die AV um 0,6391 Einheiten. Du kannst per se nicht sagen, ob 0,6391 ein großer Effekt ist, du kannst lediglich anhand des standardisierten Koeffizienten im Modell erkennen, wie die unterschiedlichen Stärken sind.
Um die Effektstärke (des Gesamtmodells) beurteilen zu können, wird das Bestimmtheitsmaß herangezogen. Allerdings verwendet Cohen eine Transformation f² für seine Klassifizierung der Effekte (Cohen (1988), S. 410-413).
Umgerechnet in R² wären die Grenzen 0,019607843, 0,130434783 und 0,259259259 - die Grenzen können aber je Disziplin stark unterschiedlich sein und es wäre zu prüfen, was da als klein, mittel und stark gilt.
Viele Grüße, Björn.
Was für ein hilfreiches Video, vielen Dank! Ich hätte noch zwei kleine Fragen: gibt es im Output auch einen Wert, von dem man auf die Signifikanz des gesamten Modells schließen kann, oder sind alle R2 Werte immer nur auf die einzelnen Variablen bezogen? Und bei einem Modell mit mehreren Mediatoren: wie lässt sich da, wenn man den Unterschied der Höhe der Mediation von zwei Mediatoren auf Signifikanz testen möchte der Output über den Contrast Befehl interpretieren? Eine Antwort würde mir sehr helfen!
Hallo M.K., danke für dein Lob!
1) Prinzipiell hast du im Model Summary deiner Mediation, wo auch dein R² steht, einen p-Wert, der dir ähnlich wie die ANOVA-Tabelle in der normalen Regression die Signifikanz des Modells bzw. der Schätzung anzeigt. Interessanter sollte an dieser Stelle allerdings klar das R² sein, neben den Koeffizienten und deren Signifikanz natürlich.
2) Du meinst sicher was in die Richtung von Model 6 bei Hayes. Hier musst du dir bei den entsprechenden C-Zeilen die (Bootstrap-)Konfidenzintervalle anschauen. Sofern Null nicht im Intervall ist, ist der indirekte Effekt signifikant. Für weitere Infos muss ich dich leider auf das Buch von Hayes und Kapitel 5.3 und 5.4 verweisen.
Viele Grüße, Björn.
Hey danke für das Video! Hab ne kurz ein paar Fragen zum Standardisieren der b-Gewichte. Woher weiß ich in Papern, ob die b-Gewichte, die an den Pfaden in Mediationsabbildungen stehen, standardisiert sind oder nicht? Bei dem was ich gerade lese steht "erste Zahl repräsentiert b statistics, zweite Zahl den Standardfehler". Ist b statistics dann unstandardisiert? Und kann man nur mit deiner Umrechnungsmethode vom unstandardisierten zum standardisierten b-Gewicht umrechnen oder geht das auch anders? (zB mit dem Standardfehler)
Wow echt tolle Videos, die retten echt so einiges :D
Wie würde/müsste man denn vorgehen, wenn man mehrere Variablen für X hat?
Hallo, danke für dein Lob! Dann müsste man ein leicht anderes Modell wählen. In der alten und neuen PROCESS-Version ist das Model 6 für zwei Mediatoren. In der neuen PROCESS-Version gibt es überdies die Möglichkeit in Model 6 mehr als zwei Mediatorvariablen in die zu rechnende Mediation mit aufzunehmen. Die Mediations- und andere Modelle sind im Anhang vom Buch angegeben: amzn.to/2S3MWcT
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther "mehrere Variablen für X" wären doch mehrere unabhängige Variablen, und nicht Mediatoren (variable M) oder? Die müsste man, wenn man deinem Kommentar oben folgt als Covariates angeben, richtig? Danke!
Hallo Björn! Ich hätte eine Frage zur Mediation bzw. seriellen Mediation: Ist es plausibel, dass ich für zwei einfache Mediationen keine signifikanten Ergebnisse erhalte, eine serielle Mediationsanalyse der beiden Variablen jedoch signifikant ausfällt? Vielen Dank für deine Videos!
Hallo Eva, das ist durchaus möglich, da eine serielle Mediation ein ganz anderes Modell unterstellt als zwei einfache Mediationen. Wenn du es so herleiten konntest, dass die Mediation seriell ist, dann solltest du sie auch rechnen - zusätzlich kontrollierst du damit natürlich für die Korrelation zwischen den Mediatoren, was nie verkehrt ist.
Viele Grüße, Björn.
Hi Björn, erstmal vielen Dank für deine Videos!
Ich hätte da mal eine Frage als SPSS Neuling, vielleicht hab ich auch einfach was nicht verstanden: Kann man bei der Mediationsanalyse eine z.B. 5er-Likert Skala mit einer 7er-Likert Skala vergleichen? Oder müsste man zunächst die 5er-Skala zu einer 7er-Skala umcodieren?
Danke für deine super Videos! Ich habe eine kleine, vermutlich blöde Frage, aber stehe gerade aufm Schlauch: Ich habe eine Mediation gerechnet und dabei ist mein totaler Effekt c = .1413 und der direkte c' = -.1423 (der indirekte axb = .2837). Ist hier nun der totale größer, da positiv und es liegt entsprechend eine Mediation vor oder wird hier ähnlich wie beim Korrelationskoeff. die Größe unabhängig vom Vorzeichen behandelt? (Ich weiß sehr wohl, dass der Effekt an sich schwach ist, aber ob eine Mediation vorliegt, wäre mir enorm wichtig zu wissen - oder ob ich das Modell verwerfen muss). Tausend Dank vorab!
Hallo Miriam, unabhängig vom Koeffizient an sich liegt eine Mediation vor, wenn der p-Wert dein Alpha-Niveau unterschreitet. Ist das der Fall, kannst du von einer Mediation sprechen und den indirekten Effekt interpretieren. Bzgl. der Stärke, also dem Vergleich, sollte man auf die standardisierten Koeffizienten schauen, das kann man bei PROCESS über die Syntax regeln. Den Befehl habe ich allerdings leider nicht im Kopf und das Buch von Hayes nicht zur Hand.
Viele Grüße, Björn.
Hallo! Vorab echt tolles Video! :) ich habe eine kleine Verständnisfrage. Ist es richtig, dass du die folgenden Schritte durchlaufen bist:
1. Pfad a überprüfen
2. Pfad b überprüfen
3. Pfad c' (also direkter Pfad von X auf Y) überprüfen
4. Pfad c (totaler Effekt) berechnen
5. Pfad axb berchnen (indirekter Effekt von X auf Y mit M kontrolliert)
Ich wäre für eine Antwort überaus dankbar! :) Liebe Grüße
Hallo Janina, das ist prinzipiell meine Vorgehensweise. Allerdings habe ich den direkten Effekt von X auf Y mit nur c bezeichnet. Und Schritt 4 und 5 habe ich umgedreht. Ich kann den totalen Effekt ja erst berechnen, wenn ich zunächst den indirekten Effekt (axb) berechne und dann zum direkten Effekt (c) hinzuaddiere.
Ich hoffe, das hilft dir schon weiter.
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank! Also ist es nun so richtig:
1. Pfad a
2. Pfad b
3. Pfad c (direkter Effekt)
4. Pfad axb
5 Totaler Effekt
Meine Frage wäre jetzt noch, warum ich den direkten Effekt nicht zu erst berechne bzw. ob ich die Reihenfolge später auch so in meiner deskriptiven Statistik aufführen sollte
Liebe Grüße Janina :)
Hallo Janina, also prinzipiell gibt es jetzt keine festgelegte Reihenfolge, die unbedingt zu befolgen ist. Vielmehr ist die Logik ausschlaggebend. Die von dir geschriebene wäre die für mich logischste (weil die Kanten alphabetisch nummeriert und abgearbeitet werden) und zunächst X->M, M->Y und X->Y beschrieben werden und man den direkten Effekt mit dem indirekten Effekt X->-M->Y zum totalen Effekt aufsummiert. Man kann auch mit dem direkten Effekt anfangen, was einer Orientierung an Hayes (2013) S. 91-93 entspricht. Das ist wie gesagt Geschmackssache und es spricht nichts dagegen das so zu tun. Im Gegenteil kann man sicherlich damit punkten, Hayes' Vorgehensweise zu adaptieren. Es gibt auch Autoren, die Pfad a und b nur in Verbindung mit der Ermittlung des indirekten Effekt überhaupt erwähnen. Das hängt eben auch immer etwas vom Gutachter ab. ;-) Im Zweifel lieber noch mal nachfragen.
Viele Grüße, Björn.
Super! Vielen lieben Dank! Das hat mit sehr weitergeholfen :)
es tut mir leid, aber ich habe doch noch eine ganz kleine Frage :D und zwar habe ich das Buch von Hayes (2017) und wenn ich es soweit richtig verstanden habe, hat er die selbe Reihenfolge verwendet, wie du sie in dem Video durchführst. Allerdings meintest du ja er wurde in seinem Buch von 2013 eine andere Reihenfolge anwenden, bei der er mit dem direkten Effekt anfangen würde. Weißt du etwas darüber weshalb er seine Reihenfolge in dem zweiten Buch geändert hat oder ob ich das Kapitel einfach nur falsch verstanden habe? Ich würde mir gerne auch die Seiten 91-93 in dem Buch von Hayes 2013 angucken..allerdings sind die Bücher von ihm doch recht teuer :D
Vielen Dank nochmal!!!
Eine kurze Frage, welchen Wert muss ich in der statistischen Hypothese für die Mediation angeben? Ist das auch ein p-Wert (z. B. über den Sobel Test) ODer kann ich auch über die Konfidenzintervalle argumentieren? Wenn diese positiv und negativ sind, ist eine Signifikanz ja nicht gegeben. Oder kann ich auch einfach c' - c >0 (H1)? Würde mich sehr über eine Antwort freuen :)
Hallo, vielen Dank für deine hilfreichen Videos. Ich habe eine kurze Frage zu den Annahmen der Mediation bei Bootstrapping: Ein großer Vorteil scheint ja zu sein, dass bei der Bootstrapping-Methode keine Verteilungsannahmen erfüllt sein müssen. Bezieht sich dies auf die Verteilung der Rohdaten (?) oder auf die Verteilung der Residuen? Müssen also meine Residuen normalverteilt sein, auch wenn ich Bootstrapping mit PROCESS verwende?
Hallo und danke für dein Lob. Bootstrapping hat keine Anforderungen: www.sagepub.com/sites/default/files/upm-binaries/21122_Chapter_21.pdf Du kannst also unabhängig der Verteilung der Daten an sich als auch der Residuen ein Bootstrapping durchführen. Das ist ja eigentlich auch gerade der Clou daran.
Viele Grüße, Björn.
Hi Björn,
DANKE erstmal für deine tollen Videos! Ich hätte eine Frage an dich. Hier fragten bereits einige, wie es denn funktioniert, wenn man mehrere UVs hat. Ich habe hingegen eine UV, einen Mediator und zwei AV's. Man kann immer nur eine AV auswählen, rechne ich das Modell dann einfach zweimal?
Danke dir schon mal!
Liebe Grüße
Kathi
Hallo Kathi,
vermutlich ist es am unkompliziertesten das Modell 2 mal zu rechnen. Allerdings wird dann nicht die mögliche Abhängigkeit der beiden AVs untereinander nicht beachtet. Das kann man nur in einem Strukturgleichungsmodell berücksichtigen, weil da beliebig viele AVs einbezogen werden können. Ein Strukturgleichungsmodell ist aber - je nach Kontext - etwas drüber. Im Zweifel mit deiner Betreuung mal drüber sprechen.
Viele Grüße, Björn.
Super Video!🤩 Vielen herzlichen Dank! Kurz eine Frage, was bedeutet "se" im Output?🙏🏼
Hallo, se ist der Standard Error, also Standardfehler.
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, vielen Dank für diese spitzenmäßige Video-Reihe - sie ist Gold wert (zumindest aber den Fünfer über Paypal). :)
Hast du zufällig einen Tipp für Leute, die eine Mediation mit einer dichotomen Y-Variable durchführen, wie sie den Totalen Effekt berchnen können? Andrew Hayes schweigt sich mehr oder weniger darüber aus - allerdings wird der TE in einigen Papers mit aufgelistet. Wenn ich ihn mit einer logistischen Regression berechne (ohne Mediatorvariablen, mit denselben Kovariaten) bekomme ich völlig andere Eregbnisse als die Summe aus direktem und indirektem Effekt...
Beste Grüße
Stefan
Hallo Stefan und danke für dein Lob und die Unterstützung! :-)
So wie du es beschreibst, solte es eigentlich funktionieren. Ich muss mir mal folgende Paper anschauen: www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2018.1426762 und vu-web.s3.amazonaws.com/owen/files/publications/JCP-mediat-categ.pdf
Vielleicht kommst du ja bereits damit weiter. Soviel sei aber gesagt, es ist schon recht anspruchsvoll. ;-)
Viele Grüße, Björn.
Hi, echt super Video :) Ich hab auch eine kleine Frage, und zwar habe ich als UV eine kategoriale Variable, muss ich bei der Berechnung mit Process dann irgendetwas beachten oder führe ich die Mediation ganz normal mit der Modellnummer 4 und der kategorialen Variable durch?
Hallo Sophia, auf der Homepage zum Plugin (www.processmacro.org/faq.html) steht hierzu folgendes: "Question: I would like to estimate a mediation model (model 4) but my X is a multicategorical variable rather than dichotomous or continuous. Can PROCESS do this?
Answer: PROCESS v3 allows X to be multicategorical for any model. For a discussion of mediation analysis with a multicategorical independent variable, see Chapter 6 of the second edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis. You can also read about this in Hayes, A. F., & Preacher, K. J. (2014). Statistical mediation analysis with a multicategorical independent variable. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 67, 451-470."
Viele Grüße, Björn.
danke :)
Vielen Dank für das tolle Video!!
Leider enthalten bei mir die Konfidenzintervalle für den indirekten Effekt die Werte Null (0.191 und 0.531).
Heißt das, dass kein indirekter Effekt vorliegt. Heißt es es liegt überhaupt keine Mediation vor? Wie könnte ich das dann in einer Abschlussarbeit berichten?
Über eine Antwort würde ich mich sehr sehr freuen! Vielen Dank im Voraus.
Vielen Dank für die tolle Erklärung! :)
Kurze Frage: liegt eine Mediation vor, wenn die BootsLLCI/ULCI keine Null umspannen (Zeichen für sig. indirekten Effekt), aber die Pfade a und b nicht signifikant sind? Wie lässt sich sowas erklären? :)
Lieben Dank und viele Grüße
Ramona
Hallo Ramona, danke für dein Lob!
Sofern die Null nicht im BootstrapCI liegt, geht man von einem signifikanten Effekt des Koeffizienten aus, ob das für eine Mediation reicht, hängt von den Pfaden a und b ab. Sind diese jeweils nicht signifikant, wird der Einfluss von X auf Y nicht durch M mediiert. Wenn du etwas derartiges erwartet hast, kann es sein, dass die Stichprobe dafür verantwortlich ist. Evt. ist eine andere soziodemografische Gruppe dafür besser geeignet oder eine generell etwas größere Stichprobe wäre wünschenswert. Wenn du latente Konstrukte hast, ist deren Operationalisierung vielleicht nicht (gut) gelungen und deswegen zeigt sich nicht das Erwartete. Mitunter kann es aber auch sein, dass der unterstellte Effekt gar nicht existiert. Das ist natürlich auch immer möglich.
Viele Grüße, Björn.
Hallo! Vielen herzlichen Dank für das tolle Tutorial! Das hat mir sehr weitergeholfen.
Darf ich noch kurz fragen, woher die Empfehlung stammt, das Messen der indirekten Effektgüte an der Überschreitung der Null-Linie durch die Konfidenzintervalle festzumachen? Herzlichen Dank im Voraus!
Hallo Robert, danke für dein Lob!
Das steht bei Hayes (2016) amzn.to/30rAevl. S. 61f allgemein zum CI und konkret z.B. auf S. 94 im Rahmen einer Mediation.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther danke Björn!!
Hi, tausend Dank sehr hilfreich! Ich habe eine Frage: Kann es "schlimm", wenn einer der Werte (in meinem Fall BootLLCI) negativ ist oder kann man trotzdem weiter von einem Effekt des Mediators ausgehen?
Hallo Fabi und danke für dein Lob. Prinzipiell können die BootLLCI bei einer Mediation mit PROCESS negativ sein. Wenn auch die ULCI negativ sind, ist das ein Indikator für einen signifikanten Einfluss dieser Variable. Überspannt das Intervall die 0, ist der beobachtbare Effekt zufällig, also nicht signifikant.
Viele Grüße, Björn.
Die Videos haben mich echt durch einen großen Teil meiner Masterarbeit gebracht. Vielen Dank an der Stelle! Ich hab jetzt aber die Verständnisfrage: ich habe als UV eine dichotome Variable (Gruppe 1 ohne Stimulus und Gruppe 2 mit Stimulus, also KG und EG), Hypothese, dass dieser Effekt von Stimulus (im Vergleich zu keinem Stimulus) und Dankbarkeitsforderungen werden durch den Mediator vermittelt.
SPSS rechnet das Modell aber mit Gesamtstichprobe. Wie ist dann in der SPSS-Ausgabe zu verstehen? Normal wäre ja die Aussage, dass mit der Erhöhung des Stimulus um eine empirische Einheit die erwartete AV-Ausprägung insgesamt um x.xx ansteigt
(totaler Effekt). Wird dann die Mediation nur für die Gruppe ohne Stimulus berechnet? Ich bin echt verwirrt. Wie sollte man solche Effekte interpretieren?
Hallo Oxana und danke für dein Lob! Freut mich, wenn dir die Videos durch die MA geholfen haben!
Zu deiner Frage. Wenn deine UV dichotom ist, hast du ja im Prinzip nur eine Dummykodierung vorliegen. Der Mediator ist also dann nur sinnvoll interpretierbar, wenn du ihn im Vergleich zur Referenzgruppe interpretierst. Die Zahlen der Ausgabe sind also ins Verhältnis zur Referenzgruppe zu setzen.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Danke!
Habe ich es richtig verstanden, dass ich den komplett standardisierten Effekt genauso wie den R-sq in Prozenten angebe?
Ich würde mich sehr über eine Antwort freuen! Vielen Dank schon mal für das tolle Video!
Hallo Lici, R² kann, muss aber nicht in Prozent angegeben werden. Der standardisierte totale Effekt ist nicht in Prozent. Er ist standardisiert, also um den Mittelwert verringert und durch die Standardabweichung geteilt.
Viele Grüße, Björn.
Hey Björn ich hoffe du siehst meine Frage noch. Der indirekte Effekt meines Modells also über Kante A und B ist signifikant, doch der direkte Effekt von x auf y nicht. Was bedeutet das nun für meine Interpretation?
Hallo Björn, kurze Frage: Wie sehe ich nun auf einen Blick ob es eine partielle oder vollständige Mediation ist? Muss für die vollst. Med der direkte Effekt bei 0 sein? Dankeschön und LG
Hallo, wenn der direkte Pfad nicht signifikant ist, würde man nur einen indirekten Effekt beobachten können. Dazu empfehle ich den Artikel: Zhao, X., Lynch Jr, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of consumer research, 37(2), 197-206., speziell S. 201 für die Implikationen daraus.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Danke Björn, super nett dass du mir geantwortet hast :)
Hallo Björn,
danke für das Video ! Und danke, dass du dir Zeit nimmst alle Fragen zu beantworten! Respekt :)
Ich hätte auch eine Frage und würde mich sehr freuen, wenn du Zeit hast mir diese zu beantworten.
Ich würde gerne eine Mediation rechnen mit 3 UV, einem Mediator und einer UV.
Du hast weiter unten in den Kommentaren geschrieben, dass man solch ein Modell mit PROCESS rechnen kann, in dem man die anderen 2 UV in die "Covariates" nimmt. Man würde doch dann nur den direkten Effekt von der ausgewählten UV auf die AV bekommen - Wie errechnet man dann den direkten Effekt von den Covariates auf Y? Muss ich dann nochmal 2 Mediationen mit jeweils jedem Covariate als X rechnen?
Ich hoffe die Frage war verständlich formuliert.
Hallo Sévi, danke für dein Lob! Ja, noch kann ich das so halbwegs leisten, nahezu alle Kommentare zu beantworten, da aber täglich 10-12 hinzukommen, wird es schon langsam schwierig, wenn man noch andere Sachen machen muss. ;-)
Zu deiner Frage - ein bisschen unklar ist sie noch, aber ich versuche es mal: Das hängt natürlich davon ab, welches Model in PROCESS du rechnen willst. Pauschal sind Covariates auch nur UV, deren direkter Effekt auf Y berechnet wird. Wenn du allerdings 3 X-Variablen haben möchtest, die alle durch M mediiert werdne sollen, dann wird das allerdings über PROCESS nicht direkt funktionieren. Man könnte 3 Modelle rechnen und die X-Variable durchtauschen, aber so richtig glücklich bin ich mit dem Ansatz nicht, weil es ja keine gleichzeitige Mediation und Einfluss auf Y ermöglicht.
Viele Grüße, Björn.
Hallo, erstmal danke für dieses sehr, sehr hilfreiche Video, das rettet mich!
Ich habe aber mal noch eine dringende Frage auf die ich so im Internet eindeutige Antwort gefunden habe. :(
Eine Mediatoranalyse ist soweit ich verstanden habe doch eine Spezialform der multiplen Regression.
Für diese wären die Voraussetzungen fast alle mit der Multiplen Regression selbst zu testen:
- intervallskalierung der Variablen
- keine Multikollinearität mit Kollineraritätsdiagnostik VIF & Toleranz
- Normalverteilung der ausgelassenen stud. Residuen mit Histogramm, Wahrscheinlichkeitsplot, Shapiro-Wilk und K-S testen
- Homoskedastizität der Residuen mit Diagramm y=SDRESID, x=ZPRED
- Linearität mit partiellen Regressionsdiagrammen
Aber kann ich überhaupt mit meinem Mediator zur Prüfung der VOraussetzungen eine Multiple Regression rechnen? Ich könnte ja maximal meinen Mediator mit als UV in die MR eingehen lassen um das zu prüfen oder? Geht das? Gibt es dafür eine wissenschaftliche Quelle?
Ich hoffe sehr du kannst mir helfen, ich bin ziemlich verzweifelt :(
Hallo Ulrike, danke für das Lob!
Kein Grund zu verzweifeln. Mediation ist bei einer Mediator-, einer abhängigen und einer unabhängigen Variable streng genommen in eine einfache lineare Regression und eine multiple lineare Regression teilbar. Die einfache Regression wäre von X auf M, die multiple Regression wäre von X auf Y mit gleichzeitig M auf Y. Für die jweiligen Regressionen musst du dann die Voraussetzungen separat prüfen. Das geht ganz normal so wie du es gewohnt bist in SPSS Kein Hexenwerk also. ;-)
Hilft dir das weiter?
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn,
ich muss gestehen ich bin jetzt doch etwas verwirrt:
1. Ich rechne also eine Lineare Regression von X(UV) - Mediator (inkl. Voraussetzungstests).
2. Ich rechne eine multiple Regression mit X+M (als UVs) - Y (AV) (inkl. Voraussetzungstests). oder meinst du damit schon die Berechnung mit Process?
3. erst wenn dann die Voraussetzungen (aus 1.+2.) erfüllt sind, rechne ich die Mediatoranalyse mit Process? ist das richtig?
Oder müssen auch die eigentlichen Regressionsmodelle aus (1.+2.) signifikant sein, damit ich die Mediatoranalyse rechnen kann?
Tut mir leid wegen den vielen Fragen! :-(
Hallo Ulrike,
alles gut und richtig. Du machst 1 wie beschrieben. Du rechnest 2 ohne PROCESS, wie beschrieben. Wenn 1+2 in Ordnung sind, kannst du die Mediation mit PROCESS rechnen.
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn,
das macht es mir jetzt doch deutlich klarer, dann war ich schon auf dem richtigen Weg! Super! :)
Eine letzte aber wichtige Frage habe ich noch dazu, was "in Ordnung sind" heißt.
sollen in 1+2 nur die Regressionsvoraussetzungen erfüllt sein, oder sollen auch die Regressionsmodelle an sich signifikant sein damit ich mit Process die Mediatoranalyse rechnen darf?
Ich bin so froh, dass du das alles weißt und teilst, ich habe mir einen Wolf gesucht, nach den Voraussetzungen der Mediatoranalyse, konnnte aber keine richtige Quelle finden! :(
Hallo Ulrike, mir ging es irgendwann mal ähnlich, da gab es aber auf RUclips noch keine gescheiten Autoren. :-D
Die Modelle aus 1+2 müssen nur die Regressionsvoraussetzungen erfüllen. Alles andere ist zu dem Zeitpunkt egal. Wenn es dann an das Rechnen der Mediation mit PROCESS geht, ist wie im Video die Signfikanz des Koeffizienten (X->Y) wichtig, da du den evt. für den totalen Effekt von X über M auf Y benötigst.
Viele Grüße, Björn.
Super Video, vielen Dank :-) Ich habe eine Frage zur Interpretation des Outputs: Wenn ich eine Mediation mithilfe des Bootstrapping-Verfahrens durchführe (da NV verletzt u.a.), darf ich dann streng genommen die p-Werte bzw. t-Werte interpretieren bzw. aufführen? Oder beziehe ich mich in meiner Ergebnisdarstellung und Tabellen lediglich auf die Boot-CI und kann dabei nicht differenzieren auf welchem Niveau das Ergebnis signifikant ist? (Beim indirekten Effekt wird dieser ja sowieso über Boot-CIs angegeben, aber ich meine hier v.a. UV-->Med. /Med.-->AV)
Und: wie ich sehe wird der direkte und totale Effekt nicht mit Boot-CI angegeben, kann das sein? Wie gehe ich hier vor? :-)
Hallo Charlotte, danke für dein Lob!
Du kannst beim Bootstrap ja das Confidence Interval angeben, also ob 90, 95 oder 99. So kannst du anstatt der Signifikanz an sich zumindest das Konfidenzintervall angeben.
Die andere Frage ist leider nicht gänzlich zu beantworten: "All other confidence intervals in the PROCESS output are just ordinary confidence intervals" (S. 102, Hayes (2016). Im Anhang auf S. 573 steht: "PROCESS generates ordinary least squares confidence intervals for all regression coefficients. To request bootstrap confidence intervals for the regression coefficients in each regression equation defining the model, add the option modelbt=1 to the PROCESS command line." Du stellst also alles so ein, wie es gebraucht wird, gehst dann auf "Einfügen" im PROCESS-Dialogfeld. Dann schaust du ganz ans Ende des Syntax und kopierst alles, was unter PROCESS steht in ein neues Syntax-Fenster und fügst /modelbt=1 hinzu. Markiere alles und führe es aus. Nun müsste überall BOOTULCI und BOOTLLCI stehen, außer bei dem von dir benannten Total und Direct Effect. Die gibt es nicht mit Bootstrap. Ich überlege gerade, ob es da einen systematischen Grund für gibt, weil sich Hayes dazu scheinbar ausschweigt. Sollte sich der gedankliche Knoten lösen, würde ich das hier noch mal kundtun.
Viele Grüße, Björn.
Danke für das super Video!
Ich hätte auch eine Frage, bei meinen Variablen komme ich beim indirekten Effekt auf einen Wert, der sich im Bereich zwischen BootLLCI und BootULCI liegt, auch bei der Überprüfung der jeweiligen Ecken kommen signifikante Werte heraus, jedoch sind diese Koeffizienten negativ im Gegensatz zum totalen und indirekten Effekt. Hat das irgendeine besondere Bedeutung?
Hallo Sofie, wenn die Koeffizienten signifikant sind, ist doch alles schick. Negatives Vorzeichen ist nur ein Indikator für einen negativen Einfluss der jeweiligen Variable auf die AV.
Viele Grße, Björn.
Hallo vielen Dank für das Video ist wirklich hilfreich. Ich habe dennoch 2 Fragen. Gibt es bei Process auch stringide Assumptions die erfüllt sein müssen wie z.B. bei der linearen Regression? Ich habe im Buch nur gefunden dass ein kausaler Zusammenhang bestehen muss, ist das alles? Meine andere Frage ist, ob es Remedies gibt. Ich habe die Analyse durchgeführt und kein Effekt war signifikant bzw die Intervalle haben 0 umfasst. Würde man wie bei einer Regression versuchen durch Ln Transformationen da noch etwas zu versuchen? Vielen Dank vorab :)
Hallo Kathrin, danke für das Lob!
Zu deinen Frage. 1) Da eine Mediation eine lineare Regression ist, sind die gleichen Anforderungen zu erfüllen. Bezüglich des kausalen Zusammenhanges - den versuchst du doch gerade mit der Rechnung zu bekräftigen, nachdem du ihn konzeptionell hergeleitet hast.
2) Wenn deine Ergebnisse nicht signifikant sind, dann ist dem wohl schlicht so. Eine Transformation wendet man bestenfalls dann an, wenn die Daten oder Residuen nicht normalverteilt sind. Was du vorhast, wird unter dem Stichwort p-hacking geführt und gehört nicht zur guten wissenschaftliche Praxis. Gerade bei so einer recht simplen Methode kann man da auch nichts mehr drehen. Den einzigen Tipp, den ich dir da geben kann, ist deine Stichprobe noch mal zu überprüfen, nach Ausreißern, oder ob eine Gruppenbildung sinnvoll ist, um eine nichtsignifkante Mischverteilung zu verhindern.
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn,
erst einmal vielen lieben Dank für deine hilfreichen Ausführungen. :-) Ich schreibe gerade meine Abschlussarbeit und habe ein paar Fragen, die ich mir trotz unzähligen Durchsichten von Journalartikeln mit Mediationen und weiterer Literatur nicht sicher beantworten kann. Vielleicht kannst du mir helfen? Hier kurz mein Problem:
Ich rechne sechs Mediationsanalysen und habe eingestellt, dass mir die Koeffizienten standardsiert ausgegeben werden. Die Modell unterscheiden sich nur dadurch, dass ich die aV jeweils wechsel.
uV: Dummycodiert Medium A vs. B
aV: Bewertung Artikel aus Medium (Skala 1-5) --> hier habe ich pro Mediation jeweils eine andere Bewertungsdimension
Mediator: Voreinstellung zum Medium (Skala 1-5)
Ich habe angeklickt, dass mir die Koeffizienten standardisiert ausgegeben werden, allerdings ist a in allen Modellen bei über 1. Zudem habe ich gelesen im Output, dass der indirekte Effekt ab partiell standardisiert ist, wegen der kategorialen uV. In allen Modellen habe wird der Zusammenhang zwischen uV und aV komplett mediiert.
Nun frage ich mich: Kann ich die Stärke der Koeffizienten überhaupt vergleichen wegen der kategorialen uV? Kann ich überhaupt vergleichend darauf eingehen?
Zudem würde ich gern aussagen, in welchen der sechs Modellen die Mediation am stärksten ist? Der indirekte Effekt ist überall ähnlich groß, aber es gibt Schwankungen. Bin aber unsicher, ob ich das vergleichen kann. Ich habe jetzt überlegt R² zu nutzen für das Gesamtmodell, um zu sagen, welches Mediationsmodell "am besten" ist. R² in einem Modell liegt nur bei 5% und bei einem anderen z.B. bei über 20%. Ist das legitim so zu vergleichen? Hast du hier einen Tipp zur Vorgehensweise?
Ich danke dir sehr für deine Zeit, bin sehr unsicher wegen der Lesart.
Danke dir und liebe Grüße
Vanessa
Hallo!
Ich habe noch eine weitere Frage, bei der ich leider nicht weiter weiß.
Ich habe die SPSS Process version 3.3. Bei dieser Version werden nicht mehr alle Werte angegeben. Außerdem habe ich von der Uni Trier ein Dokument mit Anweisung für die neue Version gefunden, hier steht das:
1.5.1 Maße für die Stärke eines indirekten Effekts
Es sind viele Vorschläge für die Beurteilung von indirekten Effekten gemacht worden (siehe Preacher &
Kelley 2011; Hayes 2018, 132ff). Einige davon werden heute überwiegend skeptisch beurteilt, und die
PROCESS-Version 3.x berechnet sie im Unterscheid zu früheren Versionen nicht mehr, z.B.:
Quotient aus dem indirekten und dem totalen Effekt
Quotient aus dem indirekten und dem direkten Effekt
Anteil des indirekten Effekts an der aufgeklärten Anteil der Kriteriumsvarianz
Kappa-Quadrat von Preacher & Kelley (2011)
Was soll ich stattdessen als Effektmaß für den indirekten Effekt nutzen?
Da ich mehrere einzelne Variablen auf einen Zusammenhang prüfen, brauche ich den Vergleich, welche Variable den stärksten indirekten Effekt zeigt. An meiner Uni kriege ich leider keine Hilfestellung.
Vielen lieben Dank für die Hilfe
Dolores
Hallo Dolores, evt. ist das hier was: Lachowicz, M. J., Preacher, K. J., & Kelley, K. (2018). A novel measure of effect size for mediation analysis. Psychological Methods, 23(2), 244-261.
Viele Grüße, Björn.
Hallöchen :) ich habe da nochmal eine Frage. Und zwar habe ich nun einen Wert auf dem c Pfad (also dem Pfad von X nach Y) herausbekommen, der allerdings nicht signifikant ist (p=.613). Was bedeutet das nun? Liegt somit keine Meditation vor oder ist die Signifikanz in diesem Fall dann keine Voraussetzung?
Ich wäre dir total dankbar, wenn du mir nochmal weiterhelfen könntest.
Liebe Grüße Janina
Hallo Janina,
das spielt in dem Fall keine Rolle für den totalen Effekt. Mediation liegt dennoch vor und du kannst den direkten Effekt und den indirekten Effekt aufsummieren. Eigentlich ist das sogar der Idealfall, da nur ein indirekter (mediierter) Effekt von X über M auf Y, nicht aber ein direkter Effekt X auf Y vorliegt. Das kannst du auch noch mal bei Hayes(2013) auf S. 120-122 nachlesen.
Viele Grüße, Björn.
Heißt man interpretiert die Effektstärke, ob die Konfidenzintervalle nicht Null enthalten also keine Minuszeichen ? Oder auch den Indirect Effect of X on Y bezüglich der Konfidenzintervalle? Und wie interpretiert man denn positive Vorzeichen oder negative Vorzeichen für die indirekten Effekte und für die Konfidenzintervalle?
Hallo Björn,
vielen Dank für dein Video, das war sehr hilfreich. Wenn ich nun in meine Modellgrafik den indirekten Effekt am Pfad berichten möchte, dann wähle ich doch aus den drei indirekten Effekten den completely standardized effect aus, oder?
Vielen Dank vorab,
Corinna
Hallo Corinna, vielen Dank für dein Lob!
Hayes empfiehlt unstandardized effects zu berichten (Hayes, (2013) S.200). amzn.to/2KA5bn5
In der 2017er Version des Buches findet sich leider kein expliziter Teil zum Berichten von Mediationsanalysen.
Viele Grüße, Björn.
Super, ich danke dir!
Lieber Björn,
ich verzweifle an einer Frage und du bist mir als letzte Möglichkeit in den Kopf gekommen, eine Antwort zu finden:
Wenn ich eine parallele Mediation mit einem multikategorialen X in PROCESS durchführe, sagt Hayes in seinem Buch, dass man g-1 relative total indirect effects erhalten würde. In meinem Output sind aber lediglich die relative specific indirect effects ausgegeben und auch nach stundenlanger Recherche kann ich nicht herausfinden, wie ich an die relative total indirect effects gelangen kann, von denen er spricht. Weißt du hier eine Lösung?
Hallo Sophia, leider kann ich das auch nicht reproduzieren und ich finde auch keine Syntax, die man für die Ausgabe verwenden kann. S. 193f. bei Hayes hast du ja sicher schon studiert.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen vielen Dank, wenn du es nicht hinbekommst, dann scheint es auch wirklich nicht möglich zu sein :-).
Hallo, danke für das tolle Video, ich rechne gerade eine Mediation mit process für mein empirisches Seminar, bis jetzt habe ich alles so hinbekommen wie du es im Video erklärt hast. Jetzt müsste ich nur noch wissen, wie ich die Ergebnisse in meiner empirischen Arbeit formulieren kann. Könntest du mir da eventuell weiterhelfen?? liebe Grüße Agnes
Hallo Agnes, das Präsentieren von Ergebnissen einer Mediation unterscheidet sich nicht sonderlich von dem einer normalen linearen Regression: ruclips.net/video/m2xPbIHhMtE/видео.html Im Zweifel kannst du auch noch mal bei Hayes nachlesen: amzn.to/31bDedj Das sollte es theoretisch auch in deiner Bibliothek geben.
Viele Grüße, Björn.
hallo, leider ist mit der aktuellen version des processes die von dir ausgewählten optionen (effect size, sobel test etc.) nicht mehr verfügbar anzuwählen? danke
Hallo, ja, das wurde entfernt. In der vorherigen Auflage (Hayes (2018) auf S. 97 hat sich das schon angedeutet wegen folgender Gründe:
"PROCESS will conduct this test with the use of the normal option. The relevant section of output from PROCESS can be found in Figure 3.4 under the section labeled “Normal theory test for indirect effect(s).” The normal theory approach suffers fromtwo flaws that make it difficult to recommend. First, this method assumes that the sampling distribution of ab is normal. But it has been shown analytically and through simulation that the distribution is irregular in sample sizes that characterize most empirical studies (Bollen & Stine, 1990; Craig, 1936; Stone & Sobel, 1990). Because it is never possible to know for certain whether the sampling distribution is close enough to normal given the characteristics of one’s problem to safely apply a method that assumes normality, it is desirable to use a test that does not require this assumption.
Second, simulation research that has compared this approach to various competing inferential methods has shown that it is one of the lowest in power and generates confidence intervals that tend to be less accurate than some methods described next (Hayes & Scharkow, 2013; MacKinnon, Lockwood, & Williams, 2004). If X does influence Y indirectly through M, the normal theory approach is less likely to detect it than competing alternatives. For these two reasons, I recommend you avoid this approach. For the simple mediation model, and in fact all models discussed in this book, it is always possible to employ a better alternative. I describe a few of those alternatives next."
Viele Grüße, Björn,
Hi, danke für das Video! Ich hätte eine Frage zu einer von mir gerechneten Mediation: Die Mediation war signifikant, die Ergebnisse sprechen für eine totale Mediation. Dann habe ich Mediator und AV vertauscht (afgrund kontroverser Ergebnisse früherer Studien) um zu überprüfen, wie sich dann die Mediation verhält. Die Mediation ist auch dann noch signifikant, allerdings ist es dann eine partielle Mediation. Ist dies schlichtweg damit zu begründen, dass nicht ganz klar zu sagen ist, was jetzt "Henne und Ei" ist und das beide Variablen gegenseitig Einfluss aufeinander nehmen? Wie würde man ein solches Ergebnis in der eigenen Arbeit darlegen? Nur auf einen Effekt eingehen oder beide thematisieren und klarstellen, dass eine klare Aussage aufgrund der Ergebnisse nicht möglich ist?
Vielen Dank schon mal! :)
Hallo Carolin, das Henne-Ei-Problem ist ein großes Problem. Je nachdem, was das plausiblere ist, damit würde ich gehen und die Ergebnisse dafür präsentieren.
Viele Grüße, Björn.
Hi Björn
Funktioniert dies auch, wenn alle drei Variabeln binär kodiert sind?
Und kann ich diese Moderation auch in eine binär logistische Regression einbauen?
Danke dir, sehr hilfreiche Videos für meine Masterarbeit!
Gruss Simon
Hallo Simon, ich sehe keine Hürde eine Mediation mit nur binären Variablen zu rechnen - PROCESS rechnet in dem Falle automatisch eine logistische Regression.
Viele Grüße, Björn.
Hallo und vielen Dank für die vielen ausführlich und leicht verständlichen Videos, die es mir als Statistik-Neuling ermöglichen meine Bachelorarbeit zu schreiben :D
Ich habe nun dennoch eine Frage. Ich werde eine Mediatoranalyse durchführen und habe in verschiedenen Statistik-Lehrbüchern gelesen, dass man hierzu theoretisch drei einfache Regressionsanalysen rechnen muss um zu überprüfen, ob zwischen allen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht. Anschließend soll man eine multiple Regression rechnen, in welcher dann auch der Mediator als unabhängige Variable auftaucht. Meine Frage bezieht sich nun darauf, dass mein Professor zu mir sagte, ich bräuchte auch noch Kontrollvariablen. Ich frage mich nun, wenn ich bspw. drei Kontrollvariablen mit aufnehme (die meiner Meinung nach in SPSS wie weitere UVs behandelt werden?), dann würde ich doch theoretisch vier multiple Regressionen rechnen oder?
Außerdem frage ich mich, ob ich die Kontrollvariablen in den ersten drei Regressionen überhaupt brauche, wenn ich nur herausfinden möchte, ob ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Variablen besteht?
Ich hoffe, ich konnte mich verständlich ausdrücken. Vielen Dank und viele Grüße!
Hallo Eileen, danke für dein Lob! Freut mich, wenn dir die Videos helfen!
Die Rechnung des von dir beschrieben Vorgehens beruht auf Baron, Kenny (1986). Dies ist nicht mehr aktuell. Hierzu äußert sich Hayes (2013) amzn.to/2SGAteY recht ausführlich auf den Seiten 166-170. Zusammengefasst man rechnet eine Regression mit Mediator und nicht mehr. Kontrollvariablen sind auch nur unabhängige Variablen, in PROCESS werden sie als "Covariates" mitgerechnet. Also eine Regression, im Sinne einer Mediation nach PROCESS mit Covariates, ist in deinem Falle zu rechnen.
Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn, vielen Dank für deine schnelle und ausführliche Antwort! Für diese Art der Mediation wären dann dennoch die Voraussetzungen für die multiple lineare Regression zu überprüfen oder? Zudem habe ich noch eine andere Frage. Meine Kontrollvariablen werden unterschiedlich gemessen, teilweise auf Skalen, teilweise in %, teilweise in absoluten Zahlen. Stellt dies ein Problem dar? Viele Grüße, Eileen
Hallo Eileen, genau, für die Mediation musst die Voraussetzungen für die lineare Regression noch prüfen. Prinzipiell kommt die Regression auch mit unterschiedlichen Skalen zurecht. Du musst dann nur bei der Interpretation aufpassen, sofern du nicht standardisierte Koeffizienten hast, dass du dir das ins Gedächtnis rufst.
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, danke für das hilfreiche Video. Ich habe eine Frage: Meine Y-Variable und mein Mediator sind metrisch, aber meine X-Variable ist binär codiert, also entweder 0 oder 1. Kann ich das Modell trotzdem so wie gezeigt rechnen?
Hallo Mareike, danke!
Ja, das geht. Eine dichotome Variable auf eine metrische wirken zu lassen ist im Regressionskontext nichts außergewöhnliches und funktioniert auch mit PROCESS.
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn,
klasse Video!!! Es hat mir schon bei meiner Bachelorarbeit sehr geholfen und nun schreibe ich gerade meine Masterarbeit! Dabei ist mir bei der Berechnung der Mediation aufgefallen, dass der Pfad a einen Koeffizienten von -5.987 aufweist. Bedeutet das, dass mit einer Zunahme von einer Einheit meiner X Variable eine Verschlechterung der M Variable von -5.987 erfolgt? Kann das Hinauen? Der R-sq beträgt lediglich .0331. D.h nur 3,31% der Varianz meiner M Variable wird von der X Variable erklärt. Alle anderen Pfade zeigen Werte von .0048 bis -.5258. Entsprechend erscheint mir der Koeffizient für Pfad a extrem hoch zu sein. Liegt hier irgendein Fehler vor bzw. wie könnte ich dies nun interpretieren?
Über eine Antwort würde ich mich sehr freuen!
Liebe Grüße
Alicia
Hallo Alicia, die Interpretation des Koeffizienten ist korrekt. X steigt um 1, M fällt um 5,987. Ist dieser denn signifikant? Die Größe kann auch stimmen - je nach Wertebereich der M-Variable. Wenn der Wertebereich von Y wiederum eher klein ist, würde das auch für kleine Koeffizienten auf Pfad b und c sprechen.
Zusätzlich: das kleine R² wäre fast ein Indikator für eine nicht signifikante ANOVA. Ist dem so?
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, danke für deine sehr hilfreichen Videos! Ich bin gerade bei der Mediationsanalyse meiner Masterarbeit und habe folgende Frage: Ich habe ein Experiment durchgeführt mit drei verschiedenen Gruppen. Wie funktioniert das ganze, wenn mein X eine Gruppierungsvariable mit 3 Conditions darstellt? Kann ich die Gruppierungsvariable ganz normal bei X einfügen oder funktioniert das nur bei 2 Conditions? Danke und lieben Gruß.
Hallo Jana, danke für dein Lob!
Wenn X bei dir 3 Ausprägungen hat, die nicht ordenbar sind, wäre es kategorial und eine Dummycodierung notwendig. Bei PROCESS kann das über den Button "Multicategorical" auch gemacht werden. Die niedrigste Ausprägung ist in dem Fall die Referenzkategorie.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn, wenn ich aber bspw. zwei dummy variablen erstelle für X1 und X2, dann stelle ich in jeder dummy variable ja jeweils eine gruppen zwei anderen gegenüber oder (Gr 1 = 1 und alle anderen Gruppen = 0). Dann würde ja nicht Gruppe 1 nur der baseline condition gegenüberstehen sondern immer baseline condition + der jeweils anderen condition, oder?
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn, vielen vielen Dank. genau so habe ich das nun gerechnet. Mit Referenzgruppe meinst du die Kontrollgruppe, richtig? Ich habe sie aktuell so kodiert 0=Kontrollgruppe, 1 = Experimentalgruppe 1, 2 = Experimentalgruppe 2.
Lieber Björn! Wie ist es, wenn ich im Modell 4 drei Mediatoren habe und unter "indirect effects of X on Y" nur einer von dreien signifikant ist (laut KI). Der indirekte "total" Effekt (gleich in der 1. Zeile) ist aber signifikant. Was kann ich aus so einem Ergebnis ableiten? Ich hoffe sehr, du weißt Rat :/ Viele Grüße Anni
Hallo Anni, wenn es sich um drei gleichzeitig auftretende Mediatoren handelt, ist Modell 4 das richtige. Eigentlich hast du es schon gesagt. Nur ein indirekter Effekt, also ein Mediator scheint statistisch signifikant zu wirken. Das kann, muss aber nicht auf den total effect wirken, der sich ja aus direct und indirect zusammensetzt. Scheinbar wirkt der eine indirekte Effekt also "signifikant genug", dass der totale Effekt dies auch wird.
Viele Grüße, Björn.
Klasse Video, das war sehr übersichtlich und auf den Punkt gebracht!
Ich arbeite mit einem imputierten Datensatz, da ich viele Missing Data hatte. Mithilfe der Multiplen Imputation wurden mir mehrere Datensätze erstellt, wobei zusätzlich ein "gepoolter"/ kombinierter Datensatz ausgegeben wurde. Diesen möchte ich für meine Mediationsanalyse verwenden. Wie kann ich unter meinem imputierten Datensatz genau diesen kombinierten Datensatz für die Analyse herausfiltern, sodass auch mein Sample Size gleich bleibt? Vielen Dank im Voraus!
Hallo und danke für dein Lob!
Verstehe ich dich richtig, das du einen kombinierten Datensatz hast , der um ein vielfaches größer ist bzw. die Fälle mehrfach enthält? Das wäre sehr ungünstig, weil du dann auch keine Zufallsstichprobe ziehen kannst, weil immer die Gefahr der mehrfach vorkommenden Beobachtungen gegeben wäre.
Viele Grüße, Björn.
Danke für die hilfreichen Tutorials! Eines ist mir aber unklar: Was bedeutet es, wenn die Model Summary nicht signifikant, aber ein Effekt in diesem Model trotzdem signifikant ist. Wie berichte ich dies in einer Arbeit? Darf der Effekt trotzdem interpretiert werden, auch wenn die Model Summary nicht signifikant ist?
Hallo Fabian, wenn der F-Test im Model-Summary nicht signifikant ist, würde ich das Modell nicht interpretieren. Der F-Test sagt dir, dass dein Modell keinen signifkanten Erklärungsbeitrag leistet. Daran kann auch der signifikante Prädiktor nichts ändern. Evtl. hast du ein Linearitätsproblem?
Viele Grüße, Björn.
Super Video! Ich habe eine Frage, mein X ist eine kategoriale Variable mit den Ausprägungen 1 und 2. Der Indirekte Effekt durch Hinzunahme eines Mediator ist nun negativ (-.2587). Er ist aber signifikant da das Konfidenzintervall die 0 nicht mit einschließt. Kann der indirekte Effekt nun so gedeutet werden, dass je höher der X Wert (also von 1 aufwärts) ein niedriger Wert yon Y impliziert wird? Bspw. würde die Kaufintention (y) positiv durch die mediation beeinflusst werden, aber wenn X den Wert 2 annimmt ist der positive Effekt nicht so stark wie es bei dem X Wert 1 der Fall wäre. Kann man den negativen indirekten Effekt so deuten?
Hallo Jan, bei einer binären UV interpretiert man immer den Koeffizienten in Relation zur Referenzkategorie. In deinem Fall: 1. Demnach hat der Mediator im Vergleich zur Gruppe 1 einen negativen Einfluss auf deine AV.
Viele Grüße, Björn.
Klasse Video, sehr übersichtlich erklärt!
Ich habe eine Frage: ich möchte eine Analyse mit einem kategoriellen Prädiktor (2 Stufen) und einem kategoriellen bzw. ordinalen Mediator (Schulabschluss; 4 Stufen) rechnen. SPSS gibt mir dazu eine Fehlermeldung aus. Beinhaltet mein Design Bedingungen, unter denen die Mediation nicht gerechnet werden darf?
Hallo, danke!
Wie ist deine abhängige Variable skaliert?
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Meine abhängige Variable ist metrisch skaliert. Mir wurde nun empfohlen, den Mediator zu dichotomisieren, jedoch erlaubt PROCESS keine dichotomen Mediatoren. Gibt es ein alternatives Verfahren? Danke!
Hi Björn,
meine abhängige Variable ist dichotom. Leider kommt im Output deshalb:
Total effect model not available with dichotomous Y
Gibt es da einen Weg, das doch noch zu rechnen mit PROCESS?
LG
Hallo Manuel, PROCESS kann nicht mit binären AV arbeiten, da es ein nur lineares Modell schätzen kann. In deinem Fall braucht es aber eine logistische Regression. Über R ist das allerdings kein Problem, dazu nutzt man das "mediation"-Paket.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Aber wenn ich eine logistische Regression rechne dann habe ich ja keine Mediation mehr oder kann ich das dann trotzdem als Mediation interpretieren (sorry für meine doofe Frage)
Erst einmal vielen, vielen Dank für die super hilfreichen Videos und ergänzenden Materialien! :)
Ich habe in meiner BA auch Mediationsanalysen gerechnet und hierbei Covariate hinzugefügt. Leider finde ich nirgends eine Erläuterung dafür welche der Covariaten-Werte (diese tauchen bei Process ja in allen drei Modellen auf) nun berichtet werden müssen. Hättest du oder jemand anderes hierzu einen Tipp? 🙈 Vielen Dank schon mal im Voraus!!
Hallo Max, gern geschehen.
Covariates werden im Rahmen der Mediation genauso wie die X-Variable behandelt und daher auch vollständig (mit Koeffizient, SE, t- und p-wert) berichtet.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther vielen Dank für die Antwort! Das hieße also man müsste den Effekt der Kovariate aus allen drei Modellen (also outcome: mediator, outcome: Kriterium und totaler Effekt) berichten? In der Studie, die ich repliziere, wird nämlich lediglich ein beta, t Wert und p Wert pro Kovariate innerhalb eines Modells berichtet. Ist dies so eigentlich nicht richtig? 🙈
Hallo! Wirklich ein sehr gutes Video! Ich habe auch eine Frage. Wie gebe ich die Ergebnisse in einer wissenschaftlichen Arbeit an? Welche Werte sind die wichtigen, da z.B. bei mir der Totale Effekt nicht sign. ist und der Direkte auch nicht. Die Konfidenzintervalle von dem Indirekten, teil- und komplett standardisierten indirekten Effekt schließen die Null aber NICHT mit ein. Ich bin mir jetzt unsicher, ob dann der indirekte Effekt überhaupt signifikant ist. Liebe Grüße Lina :)
Hallo Lina und danke für die lobenden Worte!
Prinzipiell würde ich alle Effekte berichten, unabhängig davon, ob sie signifikant sind oder nicht. Dabei würde ich auch die Konfidenzintervalle berichten und mich auf die verlassen. Zur Auswertung speziell empfehle ich dir Hays (2016) amzn.to/30UZxnH ab S. 91 noch mal in Ruhe zu lesen. Das sollte alle Fragen klären.
Viele Grüße, Björn.
(Hey habe schon einmal kommentiert, wird aber mir zumindest nicht angezeigt, deswegen versuche ich es nochmal, hoffe es kommt nix doppelt!)
Vielen Dank für das Video, ist top erklärt und hat mir bei meiner Bachelorarbeit sehr geholfen!
Nun hätte ich noch eine Frage: Ich habe eine Mediation berechnet bei der der direkte Effekt (Zusammenhang zwischen der unabhängigen Variable X und der abhängigen Variable Y unter Einbezug der Mediatorvariable) nicht signifikant ist, alle anderen Pfade aber schon und auch die Null ist nicht im Konfidenzintervall enthalten. Nun würde mich sehr interessieren, wie man das interpretiert?
Vielen Dank im Voraus!
Hallo und danke für dein Lob! Keine Angst, es ist nichts doppelt aufgetaucht. ;-)
Eigentlich ist ja dein fall der Idealfall. Der direkte Effekt zeigt sich nicht signifikant. Stattdessen ist der Pfade von X zu M und von M zu Y signifikant. Du konntest damit also eine signifikante Mediation in deiner Stichprobe erkennen.
Viele Grüße, Björn.
Danke für das hilfreiche und sehr anschauliche Video :). Hast du eventuell Tipps oder Links für das Berichten der Ergebnisse von Mediationen nach dem APA-Standard? Vielen Dank nochmal für deine super Erklärung. Viele Grüße :)
Hallo, das freut mich, dass das Video weiterhilft!
Im aktuellen Publication Manual of the American Psychological Association (6th ed.) steht dazu nichts. Ich würde mich daher an die Notation, die Hayes in seinem Buch (S. 120-122) verwendet, halten.
Die findest du direkt hier: books.google.de/books?id=iWFSpQFh-y4C&lpg=PP1&dq=hayes%20andrew&hl=de&pg=PA121#v=onepage&q&f=false
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn,
da im offiziellen Buch der APA nichts steht, macht Hayes auf jeden Fall Sinn. Ich danke dir für deinen super Tipp. Ich werde es so in meiner Arbeit verfassen. Viel Erfolg weiterhin bei RUclips! Du rettest bestimmt viele verzweifelte, statistikgeplagte Menschen ;)
Hallo Chenille,
freut mich, wenn ich helfen kann. Dann hat der Kanal ja seinen Zweck, wenn er Leute voranbringt. ;-)
Viele Grüße, Björn.
Hey, ist es möglich mit PROCESS auch Mediationsanalysen mit mehreren Messzeitpunkten zu berechnen? Liebe Grüße Lisa
Danke für deine Videos, die sind meine Rettung! Ich habe eine Frage: Meine MV und meine YV erfassen beide eine Art von Belastung. Die MV eine spezifische berufliche Belastung, die YV generelle psychische Belastung. Bevor ich meine Mediation mit Berufsgruppen als UV rechnen kann, muss ich herausfinden, ob MV und YV nicht zu sehr korrelieren (also dasselbe messen) oder? Bzw. was macht das mit meiner Interpretierbarkeit der Ergebnisse. Und wie finde ich das heraus? Kennst du da Cutoffs von einer Korrelationsstärke für MV und YV? LG!
Hallo und danke für dein Lob!
An der Stelle ist das Thema Diskriminanzvalidität interessant. Schau mal bei Rönkkö, M., & Cho, E. (2022). An updated guideline for assessing discriminant validity. Organizational Research Methods, 25(1), auf S. 35. Unter 0,8 ist die Korrelation laut den Autoren unproblematisch. Das knüpft auch an die typische Aussage bei Multikollinearitätsprüfungen an.
Viele Grüße, Björn.
Danke!!!
Vielen dank für das super Video. Das hilft mir sehr! :) Ich habe jedoch eine Frage. Meine X-Variable stellt zwei verschiedene Anordnungsarten dar (Anordnung 1 und Anordnung 2). Ich möchte also den Effekt der verschiedenen Anordnung inkl. einer Variablen M auf Y messen. Ich habe in Excel die Anordnungen als 1 und 2 bezeichnet. Kann ich das so durchführen? Lieber Gruss
Hallo Achilles, danke für dein Lob!
Eine Mediation in Excel ist nicht sinnvoll durchführbar. Wenn du in Excel lediglich deine Daten vorbereitest und dann übernimmst, sollte das aber so wie beschrieben klappen.
Viele Grüße, Björn.
Statistik am PC
Vielen Dank für die schnelle Antwort. Die Excel importiere ich dann in SPSS. Ich habe gelesen, dass ich die Werte wohl als 0 und 1 schreiben muss, damit dies als zwei Gruppen verstanden wird. Anscheinend würde das hayes tool das automatisch erkennen und dann richtig rechnen. Bin mir da aber nicht zu 100% sicher:/
Hallo Achilles, du kannst es auch mit 1 und 2 codieren, hauptsache es ist binär/dichotom - dann versteht das SPSS und Process auch.
Viele Grüße, Björn.
Statistik am PC
Vielen Dank für deine Hilfe:)
Weiterhin viel Erfolg bei RUclips!
Hey Björn!
Ich hoffe auf deine Expertise! Ich habe eine Fragebzu den p-Werten. Die sind ja gegeben für a,b,c und c‘. Für den Pfad ab habe ich jedoch nur das Konfidenzintervall. Ich wollte mir dann für die Signifikanz gerne den SobelTedt ausgeben lassen, aber ich arbeite mit PROCESS Version 3 - da finde ich den nirgendwo :-(
Sind meine Ergebnisberichte denn dann nicht unvollständig, wenn ich dazu nichts habe? Wie könnte ich weiter vorgehen?
Danke für deinen Rat.
Lg
Christina
Hast du dazu evtl. eine Lösung gefunden? Lg Julia
Vielen lieben Dank für deine tollen und wirklich hilfreichen Videos! Ich hätte auch noch eine Frage zur Interpretation. Ich konnte in meinem Modell keinen signifikanten Zusammenhang zwischen meiner X und Y Variable finden. Alle übrigen Zusammenhänge, also X zu M und M zu Y, sind signifikant. Und auch der "Indirect Effect of X on Y" ist signifikant. Wie würdest du dies nun interpretieren? Kann man das überhaupt interpretieren, weil ich ja einen Zusammenhang zwischen X und Y untersuche, der gar nicht signifikant ist. Oder macht es inhaltlich schon gar keinen Sinn, etwas zu untersuchen, wo der Zusammenhang gar nicht gegebenen ist?
Würde mich sehr über eine Antwort freuen! :-)
Hallo Sabine, das klingt für mich nach einer klassischen Mediation. Schau auch hier Mal dass Video zur Einordnung: ruclips.net/video/91WhCd_2j2Y/видео.html
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen, vielen Dank für deine schnelle Antwort! Das Video hatte ich mir auch schon angeschaut :)
Aber bei mir ist es ja nur leider so, dass ich einen Zusammenhang untersuche, der ja laut der Pearson-Korrelation gar nicht gegeben ist. Ist dies nicht eine Voraussetzung dafür, dass man überhaupt nach Mediatoren sucht? Weil sonst untersuche ich ja etwas, wo die Prämisse schon gar nicht stimmt?
Viele Grüße! :))
@@sabinebrandner4273 Hallo Sabine, kurz gesagt: nein. Lang: das ist u.a. im Artikel von Zhao, Lynch (2010) als auch immer wieder bei Hayes diskutiert. Ein direkter Effekt ohne Mediator ist der totale Effekt. Dieser kann in manchen Fällen nicht signifikant sein, dennoch existiert eine Mediation, also ein direkter als auch ein indirekter Pfad mit entsprechender Signifikanz. Das hängt mathematisch zusammengefasst mit den Vorzeichen der Pfade zusammen. Das steht ausführlich im Abschnitt "NO NEED FOR AN “EFFECT TO BE
MEDIATED” auf S. 199 von Zhao, Lynch (2010), Reconsidering Baron and Kenny: Myths and Truths about Mediation Analysis.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn, vielen vielen Dank, jetzt verstehe ich es deutlich besser! Dann werde ich mich in meiner Arbeit auf die genannten Artikel beziehen. Eine kurze Frage noch zum Verständnis: Du hattest geschrieben "Ein direkter Effekt ohne Mediator ist der totale Effekt". Ist es nicht anders herum, also dass ein totaler Effekt ohne Mediator ein direkter Effekt ist?
Lieben Dank noch einmal für deine sehr schnelle und unkomplizierte Hilfe! Deine Videos sind mit Abstand die besten! :-) Schönes Wochenende!
@@sabinebrandner4273 Hallo Sabine, es funktioniert in beide Richtungen mit dem totalen und dem direkten Effekt hinsichtlich der Formulierung. Fehlt ein indirekter Effekt entsprechen sich direkter Effekt und totaler Effekt.
Viele Grüße, Björn.
Tausend dank für deine Tutorials! Sie sind super hilfreich! Hast du vor auch eins zu einer moderierenden Mediatioranalyse (Modell 8) mit dem Macro PROCESS reinzustellen? Mcih würde dringend interessieren, welche optionen ich auswählen muss, denn wenn ich "heteroscedasticity" angebe bekomme ich andere SE und CI werte als wenn ich es nicht auswähle. =/ OLS/ML lass ich angekreuzt, muss ich denn noch eines auswählen für mein Modell 8? Über eine kurze Antwort wäre ich sehr dankbar!beste grüße
Hallo Jenny, danke für dein Lob!
Wenn du heteroskedastizitätskonsistente Standardfehler schätzen lässt, ändern sich logischerweise die SE und auch das CI: en.wikipedia.org/wiki/Standard_error#Assumptions_and_usage Wenn du Heteroskedastizität hast, kommst du aber um diese Schätzung nicht herum.
Für Modell 8 muss ich leider auf das Buch von Hayes verweisen, da ich nur noch recht selten überhaupt mit PROCESS arbeite und dann meist nur einfache Mediationen rechne.
Viele Grüße, Björn.
Tolles Video, vielen Dank!
Wie formuliere ich die statistischen Hypothesen einer Mediation, die ich so berechne?
Also sagen wir meine Hypothesen lauten:
- A hängt mit B zusammen
- C mediiert den Zusammenhang
-> wie formuliere ich dann H0 und H1 statistisch?
Hallo, ich würde ganz banal fomulieren: "C mediiert den Zusammenhang zwischen A und B". Wenn du bereits weißt, ob positiv oder negativ, kannst du ergänzen: "Der indirekte Pfad der Mediation ist positiv/negativ und damit komplementär/konkurrierend zum positiven/negativen direkten Pfad." Zu den Arten/Typen von Mediation: ruclips.net/video/91WhCd_2j2Y/видео.html
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen Dank!
Ich meintejedoch eine "statistische" Formulierung.
Also so wie bei Zusammenhängen:
H0: β = 0
H1: β < 0
-> wie macht man das bei Mediationen?
Hallo,
vielen lieben Dank für deine sehr ausführlichen Ausführungen!
Ich habe eine Frage bezüglich dessen, wie ich eine Mediationsanalyse interpretieren kann, wenn der totale Effekt nicht signifikant ist. Die Vermutung besteht, dass sich der direkte und indirekte Effekt auscanceln und es so zu keinem signifikanten totalen Effekt kommt. Was bedeutet es in diesem Fall, wenn laut Mediationsanalyse ein signifikanter indirekter, aber keine signifikanter direkter Effekt vorliegt ODER wenn sowohl direkte wie indirekter Effekt signifikant sind? Bedeutet das erste, dass die Beziehung zwischen Prädiktor und Kritierium gänzlich mediiert ist und das zweite, dass eine partielle Mediation vorliegt?
Bislang konnte ich dazu leider absolut nichts finden und verzweifele langsam ein bisschen...
Vielen lieben Dank bereits jetzt für deine Hilfe!
Hallo Dana, danke für die lobenden Worte.
Prinzipiell ist es möglich, dass es keinen statistisch signifikanten totalen Effekt gibt, aber der z.B. indirekte Effekt statistisch signifikant ist. Der totale Effekt muss auch nicht signifikant sein. Ein signifikanter indirekter bei gleichzeitig nicht signifikantem direktem Effekt bedeutet, dass die Mediation genau das zeigt, was man vermutet. Eine Mediation des Einflusses von X auf Y über den Medator M. Eine vollständige Mediation gibt es im übrigen quasi nicht - es gibt weitere unzählige Variablen, für die du in einem solchen Fall kontrollieren müsstest. Ich würde daher in dem Fall eher von einer partiellen Mediation sprechen. Sind beide (indirekt und direkt) signifikant, ist es auch nur eine partielle Mediation.
Viele Grüße, Björn.
Vielen lieben Dank für die schnelle Antwort - sie war sehr hilfreich. Ich habe diesbezüglich eine weitere Rückfrage: Habe ich richtig verstanden, dass wenn der totale Effekt nicht signifikant ist und der direkte ebenfalls nicht, sondern nur der indirekte, trotzdem eine partielle Mediation vorliegt? Oder müssen, wenn der totale Effekt insignifikant ist, beide (indirekter und direkter Effekt) signifikant sein, damit eine Mediation vorliegt? Generell habe ich gelesen, dass eigentlich nur wenn Suppressoreffekte wirken von einer Mediation gesprochen werden kann, wenn der totale Effekt nicht signifikant ist und sonst lediglich von vorliegenden indirekten Effekten. Dies begründet sich anhand der Voraussetzung von Baron & Kenny (1986) wonach ein empirischer Einfluss zwischen X und Y vorliegen muss, um interferiert zu werden.
Vielen lieben Dank bereits jetzt für deine Hilfe!
Hallo Dana, Baron und Kenny (1986) ist schon länger nicht mehr zeitgemäß, wenn es um Mediation geht. Dazu hier ein schöner Artikel: Zhao, Xinshu, John G. Lynch Jr, and Qimei Chen. "Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis." Journal of consumer research 37.2 (2010): 197-206. Da geht es u.a. auch noch mal um den nicht signifikanten total effect aber auch signifikanten indirect effect. Den empfehle ich dir wärmstens zu lesen.
Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn,
ist es ein Problem, wenn der a und b-Pfad zwar signifikant sind, aber der c-Pfad nicht?
Hallo Sophia, nein, das ist überhaupt kein Problem. Im Gegenteil, es zeigt, dass dein x nicht direkt auf y wirkt, sondern nur signifikant über den Umweg des Mediators auf y wirkt.
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, vielen Dank für deine Antwort!
Nur um ganz sicher zu gehen: Ich meinte, dass der direkte Effekt der UV auf die AV nicht signifikant ist im Rahmen einer normalen linearen Regression und nicht nur im Rahmen der Mediationsanalyse. Ich dachte, dass es gemäß Baron und Kenny eine Voraussetzung sei, wobei es auch neuere andere Meinungen gibt. Ist es deiner Meinung nach also nur innerhalb der Mediationsanalyse kein Problem oder auch im Rahmen einer normalen linearen Regression kein Problem, wenn die UV keinen signifikanten Effekt auf die AV hat, man dann aber eine Mediation mit dieser UV auf die AV untersuchen will?
Ich hoffe, meine Frage ist verständlich.
Viele Grüße,
Sophia
Hallo Sophia, Baron und Kenny wird tatsächlich nicht mehr als zeitgemäß angesehen: Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication Monographs, 76(4), 408-420.
Es ist daher generell und auch meiner Meinung nach kein Problem, wenn die UV keinen signifikanten Einfluss auf die AV ausübt. Eigentlich sogar das Gegenteil. Es ist auch dann nicht notwendig, wenn man eine Mediation mit diesen Variablen untersuchen will. Im Idealfall zeigt sich ein Mediationseffekt von X auf Y über M.
Viele Grüße, Björn.
Vielen lieben Dank!!
Hi! Ich hänge gerade an folgendem Problem: Ich habe (auch dank Dir!) festgestellt, dass eine Variable M den direkten Pfad zwischen X und Y vollständig mediiert. Jetzt würde ich gerne untersuchen, ob dieser Effekt in meiner Stichprobe (n > 200) je nach Geschlecht unterschiedlich ausgeprägt ist. Hast Du einen Tipp, wie ich das rechnen könnte? Besten Dank!!! Großartige Videos...
Hallo und danke für dein Lob! :-)
Du könntest in dem Falle eine moderierte Mediation rechnen. Das wäre Model 7 bei Hayes (einfach mal googlen).
Viele Grüße, Björn.
Hallo, danke für dein tolles Video. Kann man mit Process auf Mediationseffekte bei einer logistischen Regression berechnen?
Hallo Petra, ja, das funktioniert.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen Dank für deine schnelle Antwort. Hast du evtl. auch noch Hinweise darauf, wie Suppressor-Effekte interpretiert werden könnten?
Vielen Dank für deine tollen Videos, sie sind wirklich eine sehr große Hilfe!
Ich wende gerade ein erworbenes Wissen in einer Mediationsanalyse mit Process an und habe dazu eine Frage. Als X-Variable habe ich eine Zeitvariable in HH:MM:SS Format. Wenn ich diese in mein Modell aufnehmen möchte, spuck mir SPSS die Fehlermeldung "Metrische Zeitvariablen sind in der Liste nicht zulässig" aus. Hast du einen Rat für mich, wie ich das Modell trotzdem berechnen kann?
Hallo Mai, danke für dein Lob! Du solltest die Zeitvariable in ein einfaches Zahlenformat umwandeln, also nur Minuten, dann sollte es funktionieren.
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für den Tipp, das werde ich morgen ausprobieren :)
Herzlichen Dank für die mega hilfreichen Videos. So super!!! Ich habe eine Frage zu meinen Auswertungen. Bei mir sind die Effekte von "Indirekt Effect of X on Y", "Partically standardized Effects of X on Y" und "Completely standardized effets of X on Y" negativ. Ebenso wie alle BootLLCI Werte. Wie kann ich diese erklären? Ich freue mich sehr über eine Rückmeldung. Antonia
Hallo Antonia, danke für deine lobenden Worte! Wenn die indirekten Effekte negativ sind, bedeutet das, dass eine Zunahme des indirekten Effektes zu einer Abnahme der abhängigen Variable in der Höhe des Koeffizienten führt. Wenn die Bootstrap-Konfidenzintervalle (Boot..CI) negativ sind, ist das in Ordnung. Wenn keine Null zwischen oberem und unterem Konfidenzintervall ist, ist das gleichbedeutend mit einem statistisch signifikanten p-Wert - das will man also haben, wenn man einen Effekt zeigen möchte. Z.B. [-0,654; -0,321] wäre ein statistisch signifikanter Effekt für den entsprechenden Koeffizient des (indirekten) Effektes.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther 1000 Dank für die schnelle und ausführliche Rückmeldung:-)
Gerne, viel Erfolg weiterhin mit deinen Mediationsanalysen!
Viele Grüße, Björn.
Hallo, mich würde interessieren, ob die Aussage, dass keine 0 in den Konfidenzintervallen gegeben ist, wenn mein BootLLCI 0,0009 beträgt. Genau genommen ist es nicht 0 aber sehr knapp dran. Kann folglich angenommen werden, dass keine 0 in den Konfidenzintervallen gegeben ist?
Danke im Voraus und liebe Grüße.
Tobias
Wenn ich jetzt in meiner Bachelorarbeit den Mediationseffekt angeben möchte, welchen Wert aus der Tabelle ist dafür dann genau relevant? Der bei EFFECTbei Indirekt Effect?
Danke dir für die super Videos. Wie ist das mit der Zentrierung der Variablen? Ist das auch bei einer Mediation notwendig und wenn ja wann? Kannst du mir da weiterhelfen?
Hallo Benjamin, danke für dein Lob! Man kann eine z-Standardisierung im Vorfeld durchführen, sofern man die Stärke des Einflusses der Variablen vergleichen möchte. Das hängt vom jeweiligen Forschungsziel ab. Im Video habe ich es nicht gezeigt und vernachlässigt, da es sonst unnötig länger geworden wäre. Für Mediationsanalysen mit PROCESS gibt es einen Syntaxbefehl, der ist allerdings nur im Buch zu finden, das ich gerade nicht zur Hand habe.
Hierzu auch noch ein Hinweis aus Hayes' FAQ:
"Question: Will PROCESS produce standardized coefficients?Answer: The regression/path coefficients that PROCESS produces are in unstandardized form. PROCESS v3.2 and later does have an option available through command syntax for generating standardized regression coefficients for mediation-only models. See the addendum to the documentation that comes with version 3. Keep in mind that if X is a dichotomous variable, the standardized regression coefficients for X will be in partially standardized form. See the 2nd edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis for a discussion of partially and completely standardized regression coefficients.
In any version of PROCESS, you can can standardize your variables first prior to the use of the PROCESS, and this will generate standardized coefficients. However, the bootstrap confidence intervals you will get from PROCESS should not be interpreted as confidence intervals for the standardized effects, for that is not what they are. If you want a proper confidence interval for a standardized indirect effect, use the effsize or stand options. See the documentation.
Be very careful when you standardized variables manually. PROCESS will eject cases from the data using listwise deletion. Make sure that before you standardize, you throw out all cases from the data that PROCESS will throw out due to missing data. If you don't do this first, then the variables you give to PROCESS after manual standardization will not actually be standardized variables and the regression coefficients PROCESS generates will not be in standardized form. For a discussion, see the 2nd edition of Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis."
Viele Grüße, Björn.
Hi :) Hast du auch einen Beispiel für das Modell 6 gemacht? Danke
Top erklärt, danke. Könntest du zeigen wie man das gleiche in Stata machen kann?
Hallo, leider nein, da ich kein STATA besitze und auch mittelfristig damit nicht plane. Evt. wäre das aber was, was ich auf lange Sicht im Kanal implementieren könnte.
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für deine tollen Videos! ich versuche gerde herauszufinden was process genau macht bzw. welche art von mediationsanalyse process genau durchführt. kannst du mir da eventuell weiterhelfen? liebe grüsse aus der schweiz
Hallo Tabea, freut mich, wenn dir die Videos helfen!
PROCESS führt für jede Kante eine normale Regression durch, weswegen die Ergebnisse so gut interpretierbar sind (Kapitel 4.4 in Hayes' Buch) und gibt zusätzlich den direkten und indirekten Effekt aus und nutzt Bootstrapping, um für die Koeffizienten Konfidenzintervalle zu schätzen.
Viele Grüße aus Thüringen.
Björn.
Dankeschön für die schnelle Antwort :D!
@@StatistikamPC_BjoernWalther Müssten die Koeffizienten der Kanten nicht dann auch genau die gleichen Ergebnisse liefern als wenn ich für jede Kante selber eine lineare Regression rechne? Bei mir ist das nicht so und ich frage mich woran es liegt und ob ich etwas übersehe?
Hallo und vielen Dank für das tolle Video!
Ich hätte auch eine Frage und zwar geht es mir um Kontrollvariablen (Covariates). In meiner Bachelorarbeit gehe ich von einem Mediationsmodell aus. Ich hab alles wie in deinem Video berechnet und meine Mediation hat sich bestätigt. Jedoch möchte ich jetzt Alter und Geschlecht als Kontrollvariablen in mein Modell mitaufnehmen. Als ich meine Variablen mithilfe von Process eingegeben habe, habe ich Modell 4 ausgewählt und Alter und Geschlecht als "Covariates" eingegeben. Im Output zeigt sich dass, der Mediator immernoch signifikant bleibt. Das Geschlecht ist signifikant und das Alter nicht. Wie soll man diesen Befund interpretieren?
Liebe Grüße
Madalina
Hallo Maditha, danke für dein Lob!
Da du dir etwas bei der Aufnahme der Covariates in deine Mediation gedacht hast (dass sie einen Effekt auf deine AV haben könnten), ist es nicht verwunderlich, dass immerhin eine dies hat. Die Interpretation ist wie bei normalen UV möglich. In deinem Fall heißt das lediglich, dass zwischen den Geschlechtern ein Unterschied in deinem Modell existiert, jedoch nicht hinsichtlich des Alters. Dein R² hat sich theoretisch auch verbessert mit der Hinzunahme der Covariates?
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn und vielen Dank für deine schnelle Rückmeldung!
Genau, mein R² hat sich verbessert mit der Hinzunahme der Covariates und daraus kann man ja schließen, dass mein Modell eine noch stärkere Erklärungskraft der Variation erhalten hat, oder?
Es spielt also keine Rolle, ob ich die Covariates gleichzeitig oder Schritt für Schritt in mein Modell mitaufnehme? Da war ich mir ein bisschen unsicher...
Und ich hätte noch eine Frage und zwar: Sagen wir mal, mein Mediator wäre insignifikant geworden durch die Aufnahme der Covariates. Dabei wären Geschlecht und Alter beide signifikant, wobei Geschlecht eine bessere Signifikanz und einen höheren unstandardisierten Koeffizienten als Alter aufweisen würde. Kann man in dem Fall einfach sagen, dass der Mediator keine Auswirkung mehr hat, wenn man die Covariates berücksichtigt und dass Geschlecht einen höheren Einfluss auf den Effekt hat, als Alter? Gäbe es hier sonst etwas, was man unbedingt erwähnen müsste?
Liebe Grüße,
Madalina
Hallo Madalina,
Die Aufklärung der Varianz deines y hat sich bei Zunahme des R² erhöht, nicht die Variation. Es sollte keinen Unterschied machen, ob die covariates schrittweise oder auf einmal aufgenommen werden, sofern du sie nicht wieder rausschmeißen lässt und im Modell behältst.
Wenn dein Mediator bei Hinzunahme der Covariates nicht mehr signfikant ist, kann es sein, dass du schlicht kein hinreichendes Modell formuliert hast und wenn gleichzeitig die covariates signifikant werden, sollte man evt. überlegen, ob sie als Mediator, oder vielmehr als Moderator in deinem Fall, taugen.
Beachten sollte man hierbei lediglich, ob die theoretische Herleitung der Hypothesen auch solche Ergebnisse zulässt und nicht durch "Rumprobieren" erzielt wurden.
Viele Grüße, Björn
Vielen lieben Dank für deine ausführliche Antwort! Die hilft mir sehr viel weiter!
Liebe Grüße,
Madalina