Vielen Dank für diesen RUclips-Kanal und die sehr guten Videos + Texterklärungen! Sie helfen mir auf jeden Fall in meinem Bachelorstudium der Psychologie :)
Hallo, vielen Dank für diese super tollen Videos. ich würde mich total freuen, wenn Sie vielleicht ein Video mit einer mehrstufigen Mediation zeigen könnten (also mehrere Mediatoren die nacheinander geschaltet sind (UV --> Med1 --> Med2 --> Med3 --> AV). Vielen lieben Dank 🙂
Mit zwei seriellen Mediatoren gibt es dazu ein englischsprachiges Video von mir: ruclips.net/video/cmXwSDZPQhQ/видео.html Es basiert zwar auf R, aber das ändert nichts wesentliches am Output.
Lieber Arndt, könnte man bezüglich des Beispiels mit dem Fächer auch von einer Moderation sprechen? Denn die gleiche Handbewegung würde beispielsweise ohne Fächer, mit einem kleinen Fächer oder einem großen Fächer einen unterschiedlichen Luftzug erzeugen, oder sehe ich das falsch? Liebe Grüße, Michael Lillich
Moin :) Müssen die Variablen alle von einem Zeitpunkt aus sein oder muss / kann man die mischen, wenn man mehrere Erhebungszeitpunkte der Daten hat? Ich bin nämlich gerade komplett verwirrt, weil in den Uniunterlagen unterschiedliche Zeitpunkte gewählt wurden und ich dazu nichts finden kann :/
Prinzipiell können die Variablen von unterschiedlichen Zeitpunkten sein, jedoch nicht beliebig. Die Mediation unterstellt eine kausale Abfolge UV->MED->AV, so dass bei unterschiedlichen Zeitpunkten diese zeitliche Reihenfolge auch eingehalten werden müsste. (Es machte also keinen großen Sinn, heute die AV und ein Monat später dann den Mediator zu erheben.) Im Prinzip ist eine Mediation im Längsschnittdesign sogar besser als im Querschnitt, da normalerweise Effekte ja eine gewisse Zeit benötigen, um sich zu zeigen.
@@RegorzStatistik vielen Dank für die Antwort, das hilft mir sehr :) So ähnlich hatte ich das auch aus dem Zusatzmaterial entnommen, aber das bestätigt das ja dann nochmal :D
Nicht so ohne weiteres, denn die übliche Prüfung der Mediation setzt einen linearen Zusammenhang zwischen den relevanten Variablen voraus. Im Prinzip könnte man für den a-Pfad eine polynomiale Regression rechnen, wobei es für mich nicht ganz klar ist, wie genau man mit deren Ergebnissen dann den indirekten Effekt testen will.
Guten Tag, ich habe eine Frage zu ihrem Schraubenzieherbeispiel:Da zwischen UV und AV ohne den Mediator kein Zusammenhang besteht, fehlt diesem Beispiel doch die Voraussetzung für die Mediatoranalyse nach dem Modell von Baron&Kenny, oder verstehe ich da etwas falsch?
Ich denke da muss man zwei Ebenen unterscheiden: Zum einen die Ebene des Zusammenhangs und zum anderen die Ebene der Analyse. Zusammenhang: Ohne Mediator gibt es keinen Zusammenhang zwischen UV und AV bei einer vollständigen Mediation. Das heißt, die Wirkung von UV auf AV wird vollständig über den Mediator vermittelt. Ohne Schraubenzieher gibt es also keine Wirkung der Handdrehung auf die Schraube. Analyse: Für die Frage, ob man eine Mediatoranalyse einsetzen kann, geht es aber um die Analysebene. Und da könnte man z.B. im Schraubenzieherbeispiel zunächst nur UV und AV betrachten (z.B. über eine Videokamera, die nur die Drehung des Handgelenks aufzeichnet, und eine zweite Kamera, die nur die Drehung der Schraube aufzeichnet - der Schraubenzieher ist dabei nicht im Bild). Das würde bei der Mediatoranalyse dem ersten Schritt von Baron&Kenny entsprechen.
Vielen Dank für schnelle und ausführliche Antwort.Dann wäre quasi auf der Analyseebene der Effekt der UV auf die AV dass sich die Schraube durch die Handbewegung (zumindest) dreht, aber ohne Wirkung. Die Voraussetzung wäre dann, dass dieser Effekt statistisch signifikant ist (Pfad c). Wenn dann der Mediator (Schraubenzieher) dazukommt, vermindert sich der Effekt zwischen UV und AV oder wird fällt ganz weg.Ist das so richtig?
Auf der Analyseebene wäre m.E. folgendes die "Übersetzung" von Baron&Kenny auf das Beispiel: c-Pfad durch Betrachtung nur der Handdrehung und der Schraubendrehung, a-Pfad durch Betrachtung nur der Handdrehung und der Drehung des Schraubenziehers, b-Pfad durch Betrachtung des Schraubenziehers und der Drehung der Schraube. Nur beim c'-Pfad funktioniert das Beispiel nicht mehr, weil man durch Beobachtung im Gegensatz zur statistischen Analyse m.E. nicht herausbekommen kann, ob der direkte Effekt verschwindet, wenn man den Mediator mit betrachtet (und theoretisch müsste man auch biem b-Pfad ja nach Baron&Kenny die Handdrehung mit betrachten, weil im dritten Regressionsschritt alle drei Variablen im Modell sind). Aber der Sinn meines Beispiels war es auch nur, mit einer Analogie praktisch verständlich zu machen, was vollständige Mediation ist. Für das Verständnis der Analyseschritte nach Baron&Kenny hilft es aus meiner SIcht nicht so sehr weiter.
Super video! Ich studiere Psychologie und schreibe in 1.5 wochen meine Statistik II klausur und das rettet gerade mein Leben!
Vielen Dank für diesen RUclips-Kanal und die sehr guten Videos + Texterklärungen! Sie helfen mir auf jeden Fall in meinem Bachelorstudium der Psychologie :)
Hallo, vielen Dank für diese super tollen Videos. ich würde mich total freuen, wenn Sie vielleicht ein Video mit einer mehrstufigen Mediation zeigen könnten (also mehrere Mediatoren die nacheinander geschaltet sind (UV --> Med1 --> Med2 --> Med3 --> AV). Vielen lieben Dank 🙂
Mit zwei seriellen Mediatoren gibt es dazu ein englischsprachiges Video von mir:
ruclips.net/video/cmXwSDZPQhQ/видео.html
Es basiert zwar auf R, aber das ändert nichts wesentliches am Output.
Sehr schön erklärt. Vielen Dank!
Super Video! Genau was ich gesucht habe
🙂
Lieber Arndt, könnte man bezüglich des Beispiels mit dem Fächer auch von einer Moderation sprechen? Denn die gleiche Handbewegung würde beispielsweise ohne Fächer, mit einem kleinen Fächer oder einem großen Fächer einen unterschiedlichen Luftzug erzeugen, oder sehe ich das falsch? Liebe Grüße, Michael Lillich
Die unterschiedliche Größe eines Fächers könnte ein Moderator sein - die gleiche Handbewegung führt zu einem unterschiedlichen Luftzug.
Moin :)
Müssen die Variablen alle von einem Zeitpunkt aus sein oder muss / kann man die mischen, wenn man mehrere Erhebungszeitpunkte der Daten hat?
Ich bin nämlich gerade komplett verwirrt, weil in den Uniunterlagen unterschiedliche Zeitpunkte gewählt wurden und ich dazu nichts finden kann :/
Prinzipiell können die Variablen von unterschiedlichen Zeitpunkten sein, jedoch nicht beliebig. Die Mediation unterstellt eine kausale Abfolge UV->MED->AV, so dass bei unterschiedlichen Zeitpunkten diese zeitliche Reihenfolge auch eingehalten werden müsste. (Es machte also keinen großen Sinn, heute die AV und ein Monat später dann den Mediator zu erheben.)
Im Prinzip ist eine Mediation im Längsschnittdesign sogar besser als im Querschnitt, da normalerweise Effekte ja eine gewisse Zeit benötigen, um sich zu zeigen.
@@RegorzStatistik vielen Dank für die Antwort, das hilft mir sehr :)
So ähnlich hatte ich das auch aus dem Zusatzmaterial entnommen, aber das bestätigt das ja dann nochmal :D
Dürfte man trotzdem eine Mediation rechnen, wenn man zwischen der UV und dem Mediator einen umgekehrten U-Zusammenhang erwartet?
Nicht so ohne weiteres, denn die übliche Prüfung der Mediation setzt einen linearen Zusammenhang zwischen den relevanten Variablen voraus.
Im Prinzip könnte man für den a-Pfad eine polynomiale Regression rechnen, wobei es für mich nicht ganz klar ist, wie genau man mit deren Ergebnissen dann den indirekten Effekt testen will.
Guten Tag, ich habe eine Frage zu ihrem Schraubenzieherbeispiel:Da zwischen UV und AV ohne den Mediator kein Zusammenhang besteht, fehlt diesem Beispiel doch die Voraussetzung für die Mediatoranalyse nach dem Modell von Baron&Kenny, oder verstehe ich da etwas falsch?
Ich denke da muss man zwei Ebenen unterscheiden: Zum einen die Ebene des Zusammenhangs und zum anderen die Ebene der Analyse.
Zusammenhang: Ohne Mediator gibt es keinen Zusammenhang zwischen UV und AV bei einer vollständigen Mediation. Das heißt, die Wirkung von UV auf AV wird vollständig über den Mediator vermittelt. Ohne Schraubenzieher gibt es also keine Wirkung der Handdrehung auf die Schraube.
Analyse: Für die Frage, ob man eine Mediatoranalyse einsetzen kann, geht es aber um die Analysebene. Und da könnte man z.B. im Schraubenzieherbeispiel zunächst nur UV und AV betrachten (z.B. über eine Videokamera, die nur die Drehung des Handgelenks aufzeichnet, und eine zweite Kamera, die nur die Drehung der Schraube aufzeichnet - der Schraubenzieher ist dabei nicht im Bild). Das würde bei der Mediatoranalyse dem ersten Schritt von Baron&Kenny entsprechen.
Vielen Dank für schnelle und ausführliche Antwort.Dann wäre quasi auf der Analyseebene der Effekt der UV auf die AV dass sich die Schraube durch die Handbewegung (zumindest) dreht, aber ohne Wirkung. Die Voraussetzung wäre dann, dass dieser Effekt statistisch signifikant ist (Pfad c). Wenn dann der Mediator (Schraubenzieher) dazukommt, vermindert sich der Effekt zwischen UV und AV oder wird fällt ganz weg.Ist das so richtig?
Auf der Analyseebene wäre m.E. folgendes die "Übersetzung" von Baron&Kenny auf das Beispiel:
c-Pfad durch Betrachtung nur der Handdrehung und der Schraubendrehung, a-Pfad durch Betrachtung nur der Handdrehung und der Drehung des Schraubenziehers, b-Pfad durch Betrachtung des Schraubenziehers und der Drehung der Schraube. Nur beim c'-Pfad funktioniert das Beispiel nicht mehr, weil man durch Beobachtung im Gegensatz zur statistischen Analyse m.E. nicht herausbekommen kann, ob der direkte Effekt verschwindet, wenn man den Mediator mit betrachtet (und theoretisch müsste man auch biem b-Pfad ja nach Baron&Kenny die Handdrehung mit betrachten, weil im dritten Regressionsschritt alle drei Variablen im Modell sind).
Aber der Sinn meines Beispiels war es auch nur, mit einer Analogie praktisch verständlich zu machen, was vollständige Mediation ist. Für das Verständnis der Analyseschritte nach Baron&Kenny hilft es aus meiner SIcht nicht so sehr weiter.