Hallo zusammen,
Ich plane für meine Masterarbeit eine parallele Mediationsanalyse mit PROCESS in SPSS. Dabei soll eine unabhängige Variable (experimentelle Bedingung) über zwei parallele Mediatoren auf eine abhängige Variable wirken.
Mein Problem betrifft die Operationalisierung der abhängigen Variable:
Ich hatte überlegt, da es ja um einen Produktkauf geht, die Kaufabsicht als kategoriale Variable mit drei Antwortmöglichkeiten zu erheben (sofort kaufen, Kauf aufschieben, nicht kaufen). Inhaltlich geht es mir aber hauptsächlich um die Timing Entscheidung zwischen den zwei Alternativen: sofort kaufen oder den Kauf aufschieben. Die Antwortmöglichkeit ‚nicht kaufen‘ möchte ich dennoch berücksichtigen, da sich auch die experimentelle Bedingung darauf auswirken könnte, ob Personen überhaupt einen Kauf in Betracht ziehen, und ich diese Entscheidungsalternative nicht von vornherein ausschließen möchte.
Bei der Variante stellt sich mir die Frage, wie sich eine solche nominale AV in eine Mediationsanalyse einbeziehen lässt. Ist das mit PROCESS möglich oder wären dafür andere Verfahren erforderlich?
Ich habe leider nicht so viel Erfahrung mit Statistik Programmen und habe bis jetzt nur mal mit SPSS gearbeitet. Es wäre klasse, wenn mir da jemand weiterhelfen könnte.
Vielen Dank!
Mediationsanalyse
-
dutchie
- Beiträge: 2788
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Mediationsanalyse
Hallo,
besser wäre es wenn die AV intervallskaliert ist!
Frage nach Kaufwahrscheinlichkeit
von 0% = bis 100%
0% = bestimmt nicht
100% = auf jeden fall
Kauf aufschieben ?? ist problematisch, wieso ist das "timing" wichtig?
Wozu? Das klingt unnötig kompliziert.
das korreliert mit obiger Kaufabsicht
welches Produkt?
sofort kaufen, Kauf aufschieben, nicht kaufen
Scheint eine hybride Skalierung zu sein.
Dichotome AV gehen mit PROCESS (wie es scheint), das wäre eine logistische Regression
Multinomial aber nicht.
Besser du macht das "händisch" und nicht mit PROCESS, wenn man sich nicht wirklich auskennt.
lg
dutchie
besser wäre es wenn die AV intervallskaliert ist!
Frage nach Kaufwahrscheinlichkeit
von 0% = bis 100%
0% = bestimmt nicht
100% = auf jeden fall
Kauf aufschieben ?? ist problematisch, wieso ist das "timing" wichtig?
Wozu? Das klingt unnötig kompliziert.
das korreliert mit obiger Kaufabsicht
welches Produkt?
sofort kaufen, Kauf aufschieben, nicht kaufen
Scheint eine hybride Skalierung zu sein.
Dichotome AV gehen mit PROCESS (wie es scheint), das wäre eine logistische Regression
Multinomial aber nicht.
Besser du macht das "händisch" und nicht mit PROCESS, wenn man sich nicht wirklich auskennt.
lg
dutchie
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AnnaHrman
- Beiträge: 3
- Registriert: 11.11.2026, 08:46
Re: Mediationsanalyse
Danke für die Anmerkungen!
Hier mal noch etwas den Hintergrund meiner Arbeit und ein paar Überlegungen:
Hintergrund meiner Masterarbeit ist die Frage, wie unterschiedliche Editionsstrategien eines Verlags die Kaufentscheidung bei limitierten Buch-Editionen beeinflussen. Konkret geht es darum, ob die Kommunikation darüber, dass ein Verlag entweder einmalige Editionen veröffentlicht oder regelmäßig mehrere Editionen herausbringt, dazu führt, dass Personen eine aktuell verfügbare limitierte Edition eher sofort kaufen oder den Kauf zunächst aufschieben.
Dabei möchte ich untersuchen, inwiefern antizipierte Handlungs- und Unterlassungsreue diesen Zusammenhang vermitteln. Die beiden Reueformen sollen als parallele Mediatoren in das Modell aufgenommen werden. Zusätzlich überlege ich, Maximizing Tendency als Moderator einzubeziehen. Damit ist die individuelle Tendenz gemeint, bei Entscheidungen nach der bestmöglichen Option zu suchen, statt sich mit einer zufriedenstellenden Alternative zu begnügen. Untersucht werden soll, ob diese Tendenz beeinflusst, wie stark die Editionsstrategie auf die beiden antizipierten Reueformen wirkt.
Ich habe schon verschiedene Möglichkeiten für die AV überlegt: Zum einen, Kaufabsicht und Kaufaufschub getrennt zu erfassen. Dabei sehe ich allerdings das Problem, dass ich für die Analyse des Kaufaufschubs möglicherweise nur Personen mit ausreichender Kaufabsicht berücksichtigen müsste. Da die Editionsstrategie selbst bereits die Kaufabsicht beeinflussen könnte, könnte dadurch ein Selektionsproblem entstehen. Ich weiß ja nicht genau wie viele nicht kaufen würden und dann in den jeweiligen Bedingungen sind, was den Vergleich der Bedingungen erschwert.
Eine weitere Möglichkeit wäre, die drei Kategorien zu unterscheiden (sofort kaufen, Kauf aufschieben, nicht kaufen). Wenn ich mich für die Analyse aber auf die ersten beiden Kategorien beschränken würde (weil mich das Timing Problem ja am meisten interessiert), hätte ich ein ähnliches Selektionsproblem.
Deshalb überlege ich inzwischen, ob es auch ausreichen würde den Kaufaufschub über eine 7-Punkte-Skala zu erfassen, die zwischen dem sofortigen Kauf der aktuellen Edition und einem zunächst aufgeschobenen Kauf unterscheidet. Dabei würde ich im Szenario ein grundsätzliches Interesse am Buch voraussetzen.
Dabei ist halt nur die Frage, ob es ausreicht die Entscheidung zwischen sofortigem Kauf und Kaufaufschub zu untersuchen, oder ob ich damit die Möglichkeit eines vollständigen Nichtkaufs zu stark ausblende? Da bin ich mir halt unsicher.
Hier mal noch etwas den Hintergrund meiner Arbeit und ein paar Überlegungen:
Hintergrund meiner Masterarbeit ist die Frage, wie unterschiedliche Editionsstrategien eines Verlags die Kaufentscheidung bei limitierten Buch-Editionen beeinflussen. Konkret geht es darum, ob die Kommunikation darüber, dass ein Verlag entweder einmalige Editionen veröffentlicht oder regelmäßig mehrere Editionen herausbringt, dazu führt, dass Personen eine aktuell verfügbare limitierte Edition eher sofort kaufen oder den Kauf zunächst aufschieben.
Dabei möchte ich untersuchen, inwiefern antizipierte Handlungs- und Unterlassungsreue diesen Zusammenhang vermitteln. Die beiden Reueformen sollen als parallele Mediatoren in das Modell aufgenommen werden. Zusätzlich überlege ich, Maximizing Tendency als Moderator einzubeziehen. Damit ist die individuelle Tendenz gemeint, bei Entscheidungen nach der bestmöglichen Option zu suchen, statt sich mit einer zufriedenstellenden Alternative zu begnügen. Untersucht werden soll, ob diese Tendenz beeinflusst, wie stark die Editionsstrategie auf die beiden antizipierten Reueformen wirkt.
Ich habe schon verschiedene Möglichkeiten für die AV überlegt: Zum einen, Kaufabsicht und Kaufaufschub getrennt zu erfassen. Dabei sehe ich allerdings das Problem, dass ich für die Analyse des Kaufaufschubs möglicherweise nur Personen mit ausreichender Kaufabsicht berücksichtigen müsste. Da die Editionsstrategie selbst bereits die Kaufabsicht beeinflussen könnte, könnte dadurch ein Selektionsproblem entstehen. Ich weiß ja nicht genau wie viele nicht kaufen würden und dann in den jeweiligen Bedingungen sind, was den Vergleich der Bedingungen erschwert.
Eine weitere Möglichkeit wäre, die drei Kategorien zu unterscheiden (sofort kaufen, Kauf aufschieben, nicht kaufen). Wenn ich mich für die Analyse aber auf die ersten beiden Kategorien beschränken würde (weil mich das Timing Problem ja am meisten interessiert), hätte ich ein ähnliches Selektionsproblem.
Deshalb überlege ich inzwischen, ob es auch ausreichen würde den Kaufaufschub über eine 7-Punkte-Skala zu erfassen, die zwischen dem sofortigen Kauf der aktuellen Edition und einem zunächst aufgeschobenen Kauf unterscheidet. Dabei würde ich im Szenario ein grundsätzliches Interesse am Buch voraussetzen.
Dabei ist halt nur die Frage, ob es ausreicht die Entscheidung zwischen sofortigem Kauf und Kaufaufschub zu untersuchen, oder ob ich damit die Möglichkeit eines vollständigen Nichtkaufs zu stark ausblende? Da bin ich mir halt unsicher.
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dutchie
- Beiträge: 2788
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Mediationsanalyse
Hallo,
ok, verzwickt!
Du wirst recherchiert und mit der Betreuung diskutieret haben.
Die KI weiß nichts und im Netz ist nichts zu finden.
Obwohl das eine gute und legitime Fragestellung darstellt.
Was sagen die Verlage, die müssen Erfahrung haben?
Es gibt einen Grund warum man nichts findet.
Für MA eventuell zu anspruchsvoll!
Ich würde auf jedenfall 2 AV intervallskaliert erheben
AV1: ob!
und
AV2: wann!
gekauft wird
Das entspricht der Realität, lässt sich halt nicht so ohne weiteres in eine Regression (1 AV) stecken.
Und dann stell erstmal fest, ob die UV Einfluss darauf hat, wenn nein, erübrigt sich die Mediation.
Der Plan mit drei Kathegorien, halte ich nicht für interpretierbar,
zudem per PROCESS nicht auszuwerten, müsste man dann halt anders klicken, insofern egal.
Aber multinomiale log Reg ist zu vermeiden ! das wäre ok wenn es nicht anders ginge,
das ist bei dir aber nicht der Fall. (Und das was die iacobucci erzählt muss nicht stimmen)
aber wie dann auswerten? du kannst erstmal zwei Mediationen rechnen.
Eine für Ob und eine für Wann.
so weit...
gruß
dutchie
ok, verzwickt!
Du wirst recherchiert und mit der Betreuung diskutieret haben.
Die KI weiß nichts und im Netz ist nichts zu finden.
Obwohl das eine gute und legitime Fragestellung darstellt.
Was sagen die Verlage, die müssen Erfahrung haben?
Es gibt einen Grund warum man nichts findet.
Für MA eventuell zu anspruchsvoll!
Ich würde auf jedenfall 2 AV intervallskaliert erheben
AV1: ob!
und
AV2: wann!
gekauft wird
Das entspricht der Realität, lässt sich halt nicht so ohne weiteres in eine Regression (1 AV) stecken.
Und dann stell erstmal fest, ob die UV Einfluss darauf hat, wenn nein, erübrigt sich die Mediation.
Der Plan mit drei Kathegorien, halte ich nicht für interpretierbar,
zudem per PROCESS nicht auszuwerten, müsste man dann halt anders klicken, insofern egal.
Aber multinomiale log Reg ist zu vermeiden ! das wäre ok wenn es nicht anders ginge,
das ist bei dir aber nicht der Fall. (Und das was die iacobucci erzählt muss nicht stimmen)
aber wie dann auswerten? du kannst erstmal zwei Mediationen rechnen.
Eine für Ob und eine für Wann.
so weit...
gruß
dutchie
-
AnnaHrman
- Beiträge: 3
- Registriert: 11.11.2026, 08:46
Re: Mediationsanalyse
Erstmal vielen Dank für die Hinweise.
Und ja ich hab jetzt schon viel herumüberlegt, hatte auch mal ein kurzes Gespräch mit meinem Betreuer, aber so richtig die Lösung habe ich halt noch nicht gefunden. Die Variante mit den zwei AVs finde ich auch echt gut, nur ist auch hier ja dann das Problem, das ich auch Teilnehmer nach dem "wann" fragen würde, welche keine Kaufabsicht haben.
Man könnte evtl. die zweite Frage zum Kaufzeitpunkt als hypothetische Frage formulieren, damit man alle erfassen kann? Evtl. so: Angenommen, Sie würden sich grundsätzlich für den Kauf dieses Buches entscheiden: Wie wahrscheinlich wäre es, dass Sie den Kauf der aktuell vorgestellten Edition zunächst aufschieben würden?
Ich bin mir allerdings nicht sicher, ob diese hypothetische Voraussetzung das Problem tatsächlich ausreichend löst bzw. ob man die zweite AV dann noch sinnvoll als eigenständige abhängige Variable betrachten kann.
Und wenn ich bei der Auswertung nur die betrachten würde mit mäßiger bis höherer Kaufabsicht ist ja wieder dieses Problem, das ich die Gruppen dann nicht miteinander vergleichen kann, weil die Teilnehmer dann unterschiedlich verteilt sind.
Mit freundlichen Grüßen
AnnaHrman
Und ja ich hab jetzt schon viel herumüberlegt, hatte auch mal ein kurzes Gespräch mit meinem Betreuer, aber so richtig die Lösung habe ich halt noch nicht gefunden. Die Variante mit den zwei AVs finde ich auch echt gut, nur ist auch hier ja dann das Problem, das ich auch Teilnehmer nach dem "wann" fragen würde, welche keine Kaufabsicht haben.
Man könnte evtl. die zweite Frage zum Kaufzeitpunkt als hypothetische Frage formulieren, damit man alle erfassen kann? Evtl. so: Angenommen, Sie würden sich grundsätzlich für den Kauf dieses Buches entscheiden: Wie wahrscheinlich wäre es, dass Sie den Kauf der aktuell vorgestellten Edition zunächst aufschieben würden?
Ich bin mir allerdings nicht sicher, ob diese hypothetische Voraussetzung das Problem tatsächlich ausreichend löst bzw. ob man die zweite AV dann noch sinnvoll als eigenständige abhängige Variable betrachten kann.
Und wenn ich bei der Auswertung nur die betrachten würde mit mäßiger bis höherer Kaufabsicht ist ja wieder dieses Problem, das ich die Gruppen dann nicht miteinander vergleichen kann, weil die Teilnehmer dann unterschiedlich verteilt sind.
Mit freundlichen Grüßen
AnnaHrman
