Mediation und Moderation

Question 1

Brutto-Netto-Modell

Answer 1

Bei der multivariaten Datenanalyse ist nicht nur von Interesse, wie die einzelnen unabhängigen mit der abhängigen Variablen zusammenhängen. Zusätzlich sind auch die Korrelationen zwischen den unabhängigen Variablen zu beachten.
=> Brutto-Netto-Modell
• Für jede unabhängige Varbialge wird zunächst der Effekt auf die abhängige Variable bestimmt, ohne Kontrolle von Drittvarbialen (Bruttoeffekt)
• Zusätzlich wird ein einzelnes multiples Regressionsmodell berechnet, in das alle relevanten unabhängigen Variablen gemeinsam eingehen (Nettoeffekt)

Question 2

3 Formen der Mediation

Answer 2

1. Einfachster Fall:
   • die erklärende Variable x und die Drittvariable z sind statistisch unabhängig voneinander sind (r = 0)
   • die Kontrolle von z ändert nichts an dem Zusammenhang (additive Effekte: kein Zusammenhang zwischen unabhängigen Variablen)
2. Scheinkausalität:
   • Scheinkausalität liegt dann vor, wenn der beobachtete Zusammenhang zwischen x und y dem Effekt einer dritten Variablen z zuzuschreiben ist, die sowohl x als auch y beeinflusst
   • Als Folge des Einflusses, den z auf x und y hat, tritt eine bivariate Beziehung zwischen x und y auf
   • Wird der Effekt der Variablen z jedoch kontrolliert, ist der Zusammenhang zwischen x und y multivariat 0
   • Im Diagramm wird dies dadurch verdeutlicht, dass die Variablen x und y bei Kontrolle von z nicht mehr verbunden sind
3. Intervenierende Variable:
   • z vermittelt den Effekt von x auf y (intervenierende Variable)
   • es gibt einen indirekten und einen direkten Effekt
   • Wenn das Produkt der beiden Teileffekte (x → z)* (z → y) das gleiche Vorzeichen hat wie der direkte Effekt (x → y) (und beide signifikant sind) spricht man von einer Mediation
   • Das heißt: der Effekt x→ y wird bei Kontrolle von z kleiner

Question 3

Moderationseffekt

Answer 3

Eine Moderatorvariable bezeichnet in der Statistik eine Variable, von der abhängt, wie der Effekt einer Variable x auf eine andere Variable y ausfällt. Sie hängt also nicht mit x und y zusammen. Z gibt vielmehr an, unter welchen Bedingungen die Richtung beziehungsweise Stärke des Effekts von x auf y variiert, ohne notwendiger Weise mit x oder y zusammenzuhängen.