JASP Tutorial (deutsch): Moderationsanalyse / Moderierte Regression
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- Опубликовано: 21 авг 2024
- In dieser JASP Anleitung zeige ich Ihnen, wie Sie eine Moderation mit JASP im Rahmen einer hierarchisch moderierten Regression prüfen können. Also den Fall, dass der Effekt einer unabhängigen Variable (UV) auf eine abhängige Variable (AV) von einer dritten Variable abhängt, dem Moderator.
Inhalte:
- Einstellung Skalenniveau
- Zentrierung
- Aufruf der Moderation
- Optionen: delta-R²
- Kontinuierlicher Moderator
- Binärer (dichotomer) Moderator
- Simple Slopes bei binären Moderator
Ausführlichere Erläuterung zur Regressionsdiagnose mit JASP
• JASP Tutorial (deutsch...
Weitere inhaltliche Tutorials zu Moderation und Mediation:
www.regorz-stat...
Dieses Tutorial basiert auf der JASP-Version 0.13.1.0
Hey, tolles Video! Vielen Dank (: Eine Frage hätte ich aber: ich kann in JASP in "covariances" (ich habe einen binären Moderator) nur metrische Variablen reinziehen und nicht so nominale, so wie du, als du den nominalen Moderator reingezogen hast. Hast du da eine Idee woran das liegen könnte, dass es nur mit metrischen Variablen geht? Liebe Grüße und vielen Dank
Ich kann es auch nicht mehr - ich vermute eine Änderung im Programm mit strengerer Prüfung der Variablentypen.
Danke für das hilfreiche Video! :)
Ich habe allerdings das Problem, dass mein Moderator eine metrische Variable ist - ich kann also keinen Scatter Plot erstellen. Wie kann ich den Moderationseffekt in diesem Fall grafisch in JASP darstellen bzw. wie sehe ich dann, ob der Moderator meinen Zusammenhang abschwächt oder verstärkt? LG
Eine graphische Möglichkeit in JASP kenne ich dafür dann nicht.
Die Wirkrichtung des Moderators sieht man am Vorzeichen des Interaktionsterms. Ein signifikanter Interaktionsterm mit positiven Vorzeichen heißt, dass ein positiver Effekt sich bei hohen Ausprägungen des Moderators verstärkt bzw. ein negativer Effekt sich abschwächt (im Sinne von weniger negativ wird). Negatives Vorzeichen dann genau umgekehrt.
Super Viedeo! Ein blöde Frage hätte ich aber noch: Warum benutzt man hier die Klassische Statistik? Kann man oder sollte man auch das Bayes Verfahren für die Moderationsanalyse bzw. für die multiple Regression benutzen? Oder wovon hängt dies ab? Lg, Vielen dank :)
Nach meiner Wahrnehmung ist es auch in Journals immer noch die relativ große Ausnahme, wenn bayesianische Statistik eingesetzt wird. Und ich vermute, dass das auch noch einige Zeit dauern wird, bis sich dass ändert.
Danke für das hilfreiche Video!
Welchen Vorteil bietet die Zentrierung der UV und des Moderators? Also was ändert sich hierfür bzgl. der Interpretation?
Und was ändert sich, wenn man mehrere Moderatoren beachten will?
Rechne ich dann eine multiple moderierte Regressionsanalyse oder mehrere "einfache" moderierte Regressionsanalysen?
(Falls letzteres: Muss ich dann eine Alpha-Fehler-Korrektur vornehmen?)
Zur Zentrierung habe ich einiges erklärt im Abschnitt "Interpretation" dieses Tutorials:
ruclips.net/video/2zsPq0YX51s/видео.html
Bei mehreren Moderatoren hängt es vom eigenen theoretischen Modell ab, was man dann analysiert. Man kann in einer Analyse auch mehrere Moderationen betrachten, indem man mehrere Moderatoren und dann auch mehrere Interaktionen aufnimmt.
Auf das Fehler Alpha-Fehler-Korrektur kann ich hier nicht eingehen - das führt zu weit und dazu gibt es generell sehr unterschiedliche Ansichten, ob/wann man dafür eine Korrektur vornehmen sollte.
@@RegorzStatistik
Vielen lieben Dank für die ausführliche Erläuterung!
Ich werde mir das Video gleich ansehen.
Vielen Dank. Fantastisch erklärt. Eine Frage, besteht die Möglichkeit, dass man die Daten zum Üben herunterladen kann ?
Ich befürchte, die habe ich damals nicht gespeichert.
Ich habe im Zuge einer Metaanalyse eine Subgruppenanalyse durchgeführt. Die Berechnung der Effektstärken für die Subgruppen konnte ich über die Filterfunktion anfertigen. Jedoch verstehe ich nicht, wie ich die Heterogenität zwischen Subgruppen (I^2 = xy %) mit JASP berechnen kann. Ist dies mit JASP überhaupt möglich? Wäre Ihnen für eine kurze Antwort sehr dankbar!
Nikolai
Leider habe ich mit dieser Fragestellung keine Erfahrung; ich weiß nicht, ob das mit JASP geht.
Hallo, vielen lieben Dank für das tolle und hilfreiche Video! Habe jetzt allerdings doch noch eine Frage: was mache ich denn mit einem ordinalskalierten Moderator?
Im Zweifel würde ich aus dem ordinalskalierten Moderator mit k möglichen Ausprägungen k-1 Dummy-Variablen machen und mit diesen die Moderation durchführen (also technisch insofern dann mit k-1 Moderatoren) - habe ich im Detail aber mit JASP noch nie machen müssen.
hihi hiii. erstmal fett danke für absolut geiles und hilfreiches vid! Ich hab bei meiner Moderationsanalyse beim Interaktionsterm Multikollinearität vorliegen und find dazu widersprüchliche Inf., einerseits kann man wohl die variablen zentrieren (noch nie gehört *heul* aber anscheinend geht das bei jasp) andererseits ist es evt nicht schlimm und erwartbar dass der Interaktionsterm Multikollinearität aufweist. HEEELPPPP plssssss danke küsschen
Bei einer Moderation ist es durchaus üblich, aber nicht zwingend nötig, UV und MOD zu zentrieren (außer sie wären binär). Dann sollten auch die VIF-Werte herunter gehen.
Bei einem Interaktionsterm ist es vermutlich eher die Regel als die Ausnahme, dass Multikollinearität vorliegt.
Das ist m.E. aber kein großes Problem, siehe z.B.:
O’brien, R. M. (2007). A caution regarding rules of thumb for variance inflation factors. Quality & Quantity, 41, 673-690.
dankedankedanke@@RegorzStatistik sogar mit studie *heul*
2:21 wieso ist der Wert (mean)
equivalent zu o ? Danke für die Antwort
e-16 entspricht 10^-16, also einer Zahl mit, ich glaube, 15 Nullen, siehe z.B. matheguru.com/algebra/wissenschaftliche-schreibweise.html