Wie interpretiere ich in der Moderationsanalyse einen negativen Interaktionsterm?
Zwischen unabhängiger Variable X und abhängiger Variable Y besteht kein direkter signifikanter Zusammenhang.
Nach der Moderationsanalyse wird die Beziehung zwischen X und Y vom Moderator signifikant moderiert, auch das R² verbessert sich. Der Korrelationskoeffizient des Interaktionsterms ist jedoch negativ.
Wie habe ich das zu interpretieren? Oder sollte man auf die Moderationsanalyse aufgrund des fehlenden direkten Zusammenhangs ganz verzichten?
1 Antwort
Wie in vielen meiner Antworten, hängt der statistische Test von den zu überprüfenden Hypothesen ab. Wenn du vermutest, dass die Beziehung zwischen X und Y durch einen Moderator Z verändert wird, dann musst du das auch so testen. Ob der direkte Einfluss von X auf Y jetzt nicht signifikant ist, spielt erstmal keine Rolle.
Um dir den negativen Interaktionskoeffizienten etwas deutlicher vor Augen zu führen, nehme ich an, dass X generell einen positiven Einfluss auf Y ausübt, der jedoch nicht signifikant ist. Durch Hinzunahme der Moderatorvariable Z, entsteht ein signifikanter negativer Interaktionsterm (XZ -> Y = negativ (mit p<0.05)). Das bedeutet, dass die Moderatorvariable Z mit jedem weiteren Anstieg um eine Einheit die Beziehung zwischen X und Y um so und so viel Einheiten verringert. Achte aber darauf, dass die Haupteffekte (X -> Y) nur noch konditionale Effekte sind und ihre Werte sich durch den Interaktionsterm verändern (können).
Am besten, du machst dir den Interaktionseffekt anhand eines Graphen deutlich. Hier ist eine Website mit einer vorgefertigten Excel-Datei, die dir einen solchen Graphen aussgibt, in der du nur noch deine Ergebnisse eintragen musst. http://www.jeremydawson.co.uk/slopes.htm (Nutze dabei die 2-way_linear_interactions.xls Datei).
Generell: Durch Einfügung weiterer Variablen und Interaktionsterme, vergrößerst du dein Modell und es kann generell mehr Varianz erklärt werden, wenn auch manchmal nur marginal. Daher interpretiere das R² hierbei nicht allzusehr. Besser: Du schaust dir die Werte des Informationskriteriums (AIC, BIC oder andere Koeffizienten) an und führst einen Chi²-Test zwischen beiden Modellen (das eine ohne und das andere mit Interaktionsterm) durch und schaust, ob das Interaktionsmodell signifikant besser ist.
Eine gute Literatur über Moderation (aber auch Mediation) liefert das Buch von Andrew Hayes: https://www.guilford.com/books/Introduction-to-Mediation-Moderation-and-Conditional-Process-Analysis/Andrew-Hayes/9781462549030. In der Regel wird aber Aiken & West (1991) zitiert: https://psycnet.apa.org/record/1991-97932-000.
Vielen Dank für diese ausführliche Antwort! Damit hast Du mir sehr weiter geholfen!