Additive Wirkung bei zwei Haupteffekten in HML-Regression?

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arkadia30
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Additive Wirkung bei zwei Haupteffekten in HML-Regression?

Beitrag von arkadia30 »

Hallo, ich habe bei Regressionsanalysen mit einer hierarchischen Datenstruktur bei Mplus für den Einfluss zweier Prädiktoren verschiedener Ebenen jeweils einen signifikanten Haupteffekt herausbekommen. Der Effekt von Prädiktor 1 blieb bei Hinzunahme des zweiten Prädiktors (Modell 2) bestehen. Ursprünglich wurde der 2. Prädiktor als Moderator angenommen. Es gab jedoch keine signifikante Interaktion (Modell 3), sondern die AV-Werte sind sowohl für niedrige als für hohe Ausprägungen meines ersten Prädiktors höher, wenn mein 2. Prädiktor hoch ausgeprägt ist (eher parallele Anordnung der Linien im Diagramm).
Kann ich jetzt also (aufgrund der signifikanten Steigung meines 2. Prädiktors) sagen, dass sich der Wert meiner AV sowohl für niedrige als auch für hohe Werte meines ersten Prädiktors SIGNIFIKANT erhöht durch meinen 2. Prädiktor oder nur, dass der Einfluss für die verschiedenen Ausprägungen von Prädiktor 1 nicht unterschiedlich ist? Spricht man hier von einem additiven Effekt? Hätte jemand hierzu vielleicht eine Quelle für mich?
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