Soso, du bist das also auf dem Bild und nicht etwa "Jihane Kidari", richtig?

Super Figur! Du bist nicht fett.

Geht voll in Ordnung, aber sieht eher basic aus.

Mega 🔥🔥🔥

Das Outfit passt super zu deinem schönen Körper.

Mein Vorgehen wäre wie folgt:
Sammle zunächst alle Beweise, die du kriegen kannst. Fang zunächst mit deinen Beobachtungen an und schreibe auf, wann der Schimmel wo zuerst auftrat. Dokumentiere dein Lüftverhalten (3x täglich für 10 Minuten stoßlüften reicht i.d.R. aus; bedarfsweise häufiger, wenn gekocht oder geduscht wurde), am besten mit objektiven Zahlen mehrerer Hygrometers, sofern vorhanden. Protokolliere dein Heizverhalten, v.a. zwischen Oktober und April (ggf. Abrechnung zu den Heizkosten heraussuchen). Frag subtil deine Nachbarn wegen des vorigen Schimmelbefalls aus und halte es schriftlich fest. Geh evtl. zum Arzt und lass dir bescheinigen, dass du in der Zeit, wo der Schimmel auftrat, krank geworden bist (Ich weiß, das ist schwierig, aber es hilft dir bei der Dringlichkeit). Mach dir aber auch ein Bild vom Zustand der Wohnung und vom Haus (Ist es ein Altbau? Wann wurde das letzte Mal saniert/gedämmt etc.). Gibt es unter dir Wohnungen, die leer stehen und in den Wintermonaten nicht beheizt werden?

Generell gilt: Der Vermieter muss beweisen, dass er nicht Schuld am Schimmel ist. Daher versucht er das oftmals auf unzureichendes Lüft- und Heizverhalten des Mieters zu schieben. Das kannst du mit deinen Protokollen gut abwehren. Nichtsdestotrotz ist der Vermieter in Zugzwang, da du ansonsten die Miete mindern kannst (über die Höhe bitte mit dem örtlichen Mietverein oder einem kundigen Anwalt absprechen).

Setz daher ein Schreiben auf mit einer Frist (max. zwei Wochen) für den Vermieter zur Behebung des Problems. Sollte keine Reaktion erfolgen, entsprechend die Miete mindern und weitere Schritte anwaltlich oder mit dem Mietverein absprechen.

Da ich nicht deine genauen Einstellungen kenne, interpretiere ich deine Ergebnisse ohne Hintergrundkenntnisse.

Mediationsanalyse: Leider keine Variablenbeschreibung in der Grafik, daher nur eine allgemeine Interpretation. Weder hast du einen signifikanten direkten noch einen indirekten Effekt. D.h. es ist sehr wahrscheinlich, dass mit deinem Modell keine Mediation vorliegt. "Effect" ist dabei der unstandardisierte Effektkoeffizient, "se(HC3)" die Standardabweichung, "t" der t-Wert (Effekt geteilt durch Standardabweichung), "p" das Signifikanzniveau (i.d.R. sollte p<0.05 um signifikant zu sein), LLCI und ULCI sind der untere und obere Bereich des Konfidenzintervalls, sprich der Bereich in dem der Effektkoeffizient zu 95% liegt. Die Präfixe "BOOT" zeigen einfach nur an, dass es sich um Bootstraps-Werte handelt.

Moderation: "Int_1" ist nicht-signifikant, also kein Interaktionseffekt. "R" wird nicht interpretiert. "R-sq" ist die erklärte Varianz (Spanne: 0-1; je höher desto besser) in deinem Modell und wird in Prozent ausgedrückt (0.8133 = 81,33% erklärte Varianz). "MSE" ist die mittlere Summe der Fehlerquadrate und wird nicht interpretiert. "df1" ist die Anzahl der Effekte im Modell (hier: 7). "df2" ist die Anzahl der maximal möglichen Effekte im Modell. "F(HC3)" ist der F-Wert und gibt an, ob das Modell besser ist als ein leeres Modell, also eins ohne unabhängige Variablen. Der "p"-Wert bestätigt dies, da p<0,05. Unten habe ich keine Ahnung.

Das ist, wenn z.B. ein Loch unten im Fass ist und das Wasser darin mit gleicher Menge herausläuft. Das Fass wird "linear" leerer.

K-Pop ist gar nicht mein Ding. Doch finde ich es von deinen Eltern verwunderlich, dass sie dich nicht zum Konzert begleiten. Klar, für die ist es dann blöd, ihr Geld für eine Band auszugeben, die sich nicht mögen. Hätte ich Kinder, würde ich sie trotzdem unterstützen, wo ich nur könnte.
Vielleicht kannst du ja eine Freundin überzeugen, mitzukommen, damit u.U. ihre Eltern mitkommen.

Was du suchst ist "externe Validität". Das ist mit einer niedrigen Stichprobe, wie in deinem Fall, natürlich sehr schwierig.

Versuche erstmal dich auf Literatur zu stützen, die ähnliche Auswertungen zu gemacht haben. Schau auch, was die zur Generalisierbarkeit ihrer Ergebnisse sagen.

Als Literatur kann ich Cook & Campbell (1971) empfehlen. Über Archive kannst du es kostenlos lesen: https://archive.org/details/quasiexperimenta00cook/page/n5/mode/2up.

Viel Erfolg bei deiner Arbeit!

Von Perplexity:

Die Zwei-Faktoren-Theorie der Intelligenz nach Charles Spearman wird aus moderner Sicht als wichtiger historischer Beitrag zur Intelligenzforschung angesehen, ist aber in ihrer ursprünglichen Form nicht mehr vollständig haltbar.

## Spearmans Theorie und ihre Bedeutung

Spearman entwickelte 1927 die erste faktoranalytische Strukturtheorie der Intelligenz[1]. Er postulierte zwei Arten von Faktoren:

- Einen **Generalfaktor (g-Faktor)**, der als eine Art "mentale Energie" an allen Intelligenzleistungen beteiligt ist

- Eine unbestimmte Anzahl **spezifischer Faktoren (s-Faktoren)**, die nur für einzelne konkrete Aufgaben zuständig und nicht miteinander verbunden sind[1][3]

Spearmans größter Verdienst ist die Einführung des g-Faktors, der bis heute in der Intelligenzforschung eine wichtige Rolle spielt[2]. Auch seine methodischen Beiträge zur Korrelationsrechnung und Faktorenanalyse waren bedeutsam[2].

## Kritik und Einschränkungen

Die Theorie wurde aus mehreren Gründen kritisiert:

1. **Empirische Widersprüche**: Die empirische Überprüfung umfassender Batterien von heterogen gestalteten Intelligenzaufgaben zeigte, dass die Annahmen der Zwei-Faktoren-Theorie nicht vollständig mit den empirischen Befunden übereinstimmen[3]. Bestimmte Aufgabentypen korrelieren stärker miteinander als nach ihren jeweiligen g-Anteilen zu erwarten wäre[2].

2. **Korrelationen zwischen spezifischen Faktoren**: Es finden sich zwischen einzelnen spezifischen Faktoren noch (Rest-)Korrelationen, die Spearman selbst als "spezielle Generalfaktoren" bezeichnete[2]. Die alleinige Erklärung von Intelligenztestleistungen durch nur zwei Faktoren g und s scheint daher nicht hinreichend[2].

3. **Alternative Modelle**: Spearmans eigener Schüler Raymond Cattell kritisierte die Theorie und schlug stattdessen vor, dass Intelligenz aus zwei Hauptfaktoren besteht: einem fluiden (Gf) und einem kristallinen Faktor (Gc)[6].

4. **Zu enge Konzeption**: Howard Gardner kritisierte die Theorie und schlug neun Intelligenzbereiche vor, darunter auch nicht-kognitive wie musikalische, existenzielle und kinästhetische Intelligenz[6].

## Moderne Sichtweise

Trotz dieser Kritik ist die g-Faktor-Theorie der Intelligenz bis heute weitgehend unbestritten und wurde durch experimentelle kognitive Forschung, Hirnanatomie und Molekulargenetik sogar gestützt[6]. Die meisten heutigen IQ-Tests basieren auf Faktorenmodellen, die sich an Spearmans Ansichten zum g-Faktor orientieren, wie beispielsweise der Stanford-Binet-Test[6].

Die moderne Intelligenzforschung hat Spearmans Theorie erweitert und verfeinert, aber der Grundgedanke eines allgemeinen Intelligenzfaktors hat sich als robust erwiesen. Unklar ist jedoch noch immer, wodurch und wie die Korrelation zwischen den Leistungen in unterschiedlichen Fähigkeitstests genau verursacht wird[6].

Citations:

[1] https://lexikon.stangl.eu/5125/zwei-faktoren-theorie-der-intelligenz

[2] https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/coverpubl-erv-01/6968/SP/9783825230272_Leseprobe.pdf

[3] https://www.spektrum.de/lexikon/psychologie/zwei-faktoren-theorie-der-intelligenz/17360

[4] https://de.wikipedia.org/wiki/Allgemeiner_Faktor_der_Intelligenz

[5] https://de.wikipedia.org/wiki/Kritik_am_Intelligenzbegriff

[6] https://intrapsychisch.de/die-zwei-faktoren-theorie-der-intelligenz-nach-spearman/

[7] https://www.semanticscholar.org/paper/8ca91b36f0984376afb801f8937a0e7258681370

[8] https://www.semanticscholar.org/paper/9c2cb143a3bcd00397f9ede344d2446e1cb90c8f

[9] https://www.semanticscholar.org/paper/2b469f32584bd7795fa048dd84dae58c7131ee9f

[10] https://www.semanticscholar.org/paper/d57a51877ffcc11c2770dca65e6885e33a830489

[11] https://biologie-seite.de/Biologie/Intelligenztheorie

[12] https://epub.uni-regensburg.de/53338/1/12%20Intelligenz%20%E2%80%93%20Konstrukt%20und%20Diagnostik.pdf

[13] https://www.studysmarter.de/schule/psychologie/grundlagendisziplinen-der-psychologie/zwei-faktoren-modell/

[14] https://tu-dresden.de/mn/psychologie/differentielle-psychologie/ressourcen/dateien/lehrveranstaltungen/ss-2018/pp-tutorium/fragen-antworten-intelligenz

[15] https://www.lehrbuch-psychologie.springernature.com/content/myers-kapitel-11-intelligenz

[16] https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligenztheorie

[17] https://studlib.de/15493/psychologie/intelligenztheorien

[18] https://www.studysmarter.de/schule/psychologie/grundlagendisziplinen-der-psychologie/zwei-faktoren-theorie/

[19] https://www.studysmarter.de/schule/psychologie/grundlagendisziplinen-der-psychologie/chc-modell/

[20] https://www.youtube.com/watch?v=ldILPyVSHwk

[21] https://wuecampus.uni-wuerzburg.de/moodle/mod/book/tool/print/index.php?id=322100

[22] https://refubium.fu-berlin.de/bitstream/handle/fub188/2702/03_KapA3_neu2.pdf?sequence=4&isAllowed=y

[23] https://www.studysmarter.de/schule/psychologie/grundlagendisziplinen-der-psychologie/intelligenztheorien/

[24] https://www.semanticscholar.org/paper/8b368b58e1f753cc031c221bdb488c9fea892ae1

[25] https://www.semanticscholar.org/paper/7054e3f722db54f41308cc6da00582dfddb88b02

[26] https://www.semanticscholar.org/paper/c22ba5f48ef7df271782834954bd803850b69aef

[27] https://www.semanticscholar.org/paper/b127eb14ed161d77807229198a25aa59a1b64316

[28] https://www.studydrive.net/en/flashcards/nicht-hierarchische-intelligenztheorien/33720

[29] https://pure.mpg.de/rest/items/item_2100724_6/component/file_2100723/content

[30] https://www.kritische-psychologie.de/2007/charles-spearman-erfinder-der-explorativen-faktorenanalyse

[31] https://refubium.fu-berlin.de/bitstream/handle/fub188/7233/03_Kap3.pdf?sequence=4&isAllowed=y

[32] http://teachsam.de/pro/pro_lernlern/intelligenz/pro_lernlern_intelli_3_2_2.htm

[33] https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/studysmarter-mediafiles/media/1948218/summary_images/Bildschirmfoto_2022-03-28_um_09.01.10.png?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIA4OLDUDE42UZHAIET%2F20250403%2Feu-central-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20250403T160740Z&X-Amz-Expires=604800&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Signature=3fce516383978b33ea3109263059d050095a8b20403edd64e7e128ece0aa6f2e&sa=X&ved=2ahUKEwjcjMKum8OMAxXeVkEAHfxdDmkQ_B16BAgHEAI

[34] https://www.semanticscholar.org/paper/f4d9dcbf40da1ad4ca4ed6533101731fddf1d585

[35] https://www.semanticscholar.org/paper/810102c4589a8336e4c7df6d594c146c9e78e1de

[36] https://www.semanticscholar.org/paper/ae782c65be43996e76bbbed69c11ea01ad997f8c

[37] https://www.semanticscholar.org/paper/6b3f7cc5d7fd9a7abe34a1410c4afb17ca596053

[38] https://www.semanticscholar.org/paper/e9f8596673a0b72047057aff00ed61acff8f4886

[39] https://www.semanticscholar.org/paper/e81443ed72b077c3cd7dd63970e3b908e5627a56

[40] https://www.beltz.de/fileadmin/beltz/downloads/OnlinematerialienPVU/DifferentiellePsychologie/11.2_Intelligenzmodelle.pdf

[41] https://www.semanticscholar.org/paper/276f161851a57dc2f8e09770bcb0c4b43e364599

[42] https://www.semanticscholar.org/paper/6b64f9ccce47606f64891d44e7f84dc077995d1b

[43] https://www.semanticscholar.org/paper/4361ee6e37d3bbe919ae08ff3ea8ab9ba641080e

[44] https://www.semanticscholar.org/paper/90abb9d8af0a97e09fe9cfef21f6a5c3785f6ad1

[45] https://www.semanticscholar.org/paper/b48a1b6be7deeb0614552cd47f069f4788c9b156

[46] https://www.semanticscholar.org/paper/22c9c3f4fb89a274f113c321211783a56e2cf63c

[47] https://psychotherapie-rupp.com/2014/03/16/intelligenz-teil-2-die-sicht-der-wissenschaftlichen-psychologie/

---

Antwort von Perplexity: pplx.ai/share

Kannst du deine Variablen mit Labels und Ausprägungen aufschreiben? Ebenso was die abhängige Variablen und was die unabhängige Variablen sind. Ohne diese Infos verstehe ich deine Schritte nicht wirklich.

Soweit ich weiß, bietet Instagram keine Möglichkeit extern auf die Historie der Followerzahlen zuzugreifen. Entweder man fragt ganz blöd bei Instagram/Meta nach oder du musst ab jetzt täglich die Followerzahlen selbst scrapen, sofern das für deine Arbeit Sinn ergibt. Schau mal hier nach: https://developers.facebook.com/docs/instagram-platform/instagram-graph-api/reference/ig-user

Viel Erfolg

Versuch Folgendes:

# Beispiel-Text mit Punkten
text <- "a <- ................................... 5+5"

# Punkte entfernen
cleaned_text <- gsub("\\.+", "", text)

# Ergebnis anzeigen
cat(cleaned_text)

Hallo Anna,

zeig doch bitte dein finales Modell bzw. deine finale Tabelle mit allen(!) Variablen. Vielleicht ergibt sich hieraus schon das Problem. An der Stichprobengröße mit n>2000 kann es schon mal nicht liegen.

Da ich ebenfalls Stata bediene, kannst du auch den Code hierein kopieren.

Beste Grüße

Ja, das ist ganz klar ein Korb für eine romantische Beziehung. Wenn du dir keine Freundschaft vorstellen kannst, lass es!

Ganz ehrlich: Einfach ignorieren bis sie sich meldet. Wenn sie sich dann gemeldet hat, lass sie ruhig zappeln. Sag ihr ruhig, dass du momentan keine Zeit hast und lass sie subtil wissen, dass du was mit einer anderen am Laufen hast (z.B. Mach eine WhatsApp-Story, bei der du mit diesem anderen Mädchen etwas cooles unternimmst, z.B. eine Motorradfahrt). Das macht sie eifersüchtig und du wirst regelrecht mit Nachrichten von ihr bombardiert.

Nutz doch die "setwd()"-Funktion, um den Pfad anzugeben.

So ganz genau sind die nicht, nur werden die Vorhersagen zur Deadline immer präziser, weil dann mehr Informationen zur Verfügung stehen und somit die Abschätzung verbessert wird. Beispiel: Ob Donald Trump oder Kamala Harris gewinnt, konnte man Anfang 2024 noch nicht einschätzen, weil da noch Biden als Kanditat gelistet war. Nach seinem Wahlkampfrückzug kam Kamala Harris ins Rennen und die Karten wurden neu gemischt. Es war dennoch ein relatives Kopf-an-Kopf-Rennen (s. Screenshot).

Ich hoffe, die Hilfe kommt nicht zu spät.

Likert-skalierte Variablen zu zentrieren kann Sinn machen, um diese in Regressionsanalysen miteinander zu vergleichen. Dichotome Variablen zu zentrieren, ergibt keinen Sinn, da diese nur zwei Ausprägungen haben (i.d.R. "0" und "1") und du durch die Zentrierung keine statistischen oder inhaltliche Vorteil bekommst. Also, lass es.

Man hat früher (heute sieht man das immer noch) die Variablen vor der Moderationsanalyse zentriert, um Mulitkollinearität zu vermeiden. Der Grund: Durch die Multiplikation zweier unabhängiger Variablen zu einer Interaktionsvariable steigt die Korrelation dieser Interaktionsvariable zu den anderen beiden enorm an. Dadurch ist die Regressionsannahme, dass keine Multikollinearität zwischen den unabhängigen Variablen besteht, verletzt und das Modell ist eigentlich ungültig. Mit der Zentrierung umgeht man dies (man sieht das dann am VIF-Wert), die Modellgüte (R²) sowie die Stärke und Signifikanz des Interaktionseffekts bleiben davon unberührt. Das hebt auch Hayes (2018) hervor und sagt, dass die Zentrierung nur einen Interpretationsvorteil bietet, wenn die Variable keinen natürlichen Nullpunkt (wie bei Likert-skalierten Variablen) aufweist oder dieser sinnlos ist (z.B. Alter oder Gewicht von "0").

Wenn du eine Likert-skalierte Variable mit einer Dummy-Variable interagierst (deine Moderatorvariable) benötigst du eigentlich keine Zentrierung der Likert-skalierten Variable, wenn du ausschließlich den Moderationseffekt interpretierst. Musst du gleichzeitig den Haupteffekt interpretieren, zentriere bitte die Likert-skalierte Variable. Bei zwei Likert-skalierten Variablen kannst du es dir aussuchen (abhängig davon, ob du auch hier den Haupteffekt interpretieren musst).

Vergiss bitte nicht die übrigen Regressionsannahmen in deinen Modelle zu prüfen! Siehe auch hier Hayes (2008). Visualisierungen der Interaktionseffekte (simple slopes) sind ebenso notwendig.

Viel Erfolg bei der Arbeit!

P.S.: Was sollen "Rush-Skalen" sein?

------------------------------------

Hayes, A. F. (2018). Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis, Second Edition (Methodology in the Social Sciences) (2nd ed.). Guilford Press.