Soziale Identität im Organisationalen Kontext Methoden I
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Projektarbeit M.Sc. im SS 2011
Soziale Identität im Organisationalen Kontext
Methoden I
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Blödsinn erzählt?
Orthogonal = keine Korrelationen zwischen den Faktoren angenommen = Varimax!
Oblique = Korrelation zw. Faktoren sind erlaubt = Oblimin!
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Mediation und Moderation
Mediator vs. Moderator
Moderator
- Effekt ist abhängig von a- Die Beziehung zwischen zwei Variablen verändertsich in Abhängigkeit von a
Mediator
- A ist (teilweise) für den Einfluss von x auf Y verantwortlich – vermittelt den Effekt.
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Moderation/Mediation as methodological concepts
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Moderation –
M verändert die Beziehung von X und Y
X Y
M
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Moderation
X Y
M
Moderators can
• increase
• decrease
• cancel out
• reverse
the effect of X on Y
Moderators can be
• continuous
• categorical
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Moderation -
Moderatoren sind immer UV‘s Moderation nur dann, wenn signifikante Interaktion
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Wann rechne ich was?
Independent variable
categorical continuous
Moderator
categoricalANOVAFall 1
RegressionFall2
continuousRegression
Fall 3Regression
Fall 4
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Fall 2
Bsp: Geschlecht als Moderator Man kann die beiden Korrelationen miteinander vergleichen oder besser: Regression!
Wenn als Interaktionsterm in die Regression:WICHTIG:
Standardisierung der kontinuierlichen Variablen und kategoriale Variable mit 0 und 1.Dummy Kodierung wenn mehr als 2 Stufen!Alle drei Prädiktoren in die Regression: Haupteffekte und Interaktion. Nur wenn Interaktion = signifikant = Moderation.
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Fall 3
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Fall 3
Meistens: linearer Zusammenhang Produktterm UV × Moderator in Regression eingeben
Eher selten: Quadratisch
Am einfachsten: dichotomisieren des Moderators – ANOVA möglich
Kubisch (or a step distribution) Am einfachsten: dichotomisieren des Moderators –
ANOVA möglich
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Fall 4
Linear wie in Fall 3 Quadratic wie in Fall 3 cubic wie in Fall 2
(dichotomize and compare regressions)
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Regressionen auflösen: Simple Slopes
Man möchte die Interaktion auflösen (Analogie: Einfache Vgl. bei der ANOVA) -> rein theoretisch kann man das ‚von Hand‘ berechnen, indem man je 1 SD addiert zu / subtrahiert von der UV; je einen neuen Interaktionsterm berechnen und die Regressionen laufen lassen – dazu gibt es aber inzwischen einfache Programme…
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X Y
M
c/c‘
a b
independent
variable
dependentvariable
Mediator
YX
Ma
X Yc
Step 1: Is there an effect that can be mediated?
The IV correlates with the DV. A regression XY tests path c.
But: Mediation vs. indirect effect
Step 2. Is there an impact of the IV on the mediator?
The IV correlates with the mediator. A regression XM tests path a.
X Y
M
c‘
b
Step 3. Is the mediator related to the DV, beyond a simple correlation?
The mediator correlates with the DV when we control for the IV. A regression X & MY tests path b & c’.
Step 4: How strong is the mediation?
Sometimes the term complete mediation is used, if c’ does not differ significantly from zero and the term partial mediation is used, if c’ differs significantly from zero.
Step 5: Is the indirect path significant?
If the conditions in Step 2 and 3 are fulfilled, this provides rough evidence for an indirect effect. A direct test is the Sobel-test which tests, whether a*b differs from zero.
X Yc
YX
Ma
X Y
M
c‘
b
1
2
3+4 5: Sobel
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Sobel-Test im Netz
http://www.unc.edu/~preacher/sobel/sobel.htm
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Probleme der Baron & Kenny + Sobel Methoden Baron & Kenny method: niedrige Test-Power Signifikante X Y Beziehung nicht notwendig Kann nicht mit multiplen Mediatoren umgehen Sobel Test = auch niedrig in power, da a*b nicht
normalverteilt nur in sehr großen Samples
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Die Lösung: Bootstrapping
Baron Münchhausen Für kleine Samples geeignet (N ≥ 20 or 25) Behandelt Sample as ‚Population‘ Resampling (e.g., N = 1000) Berechnet die indirekten Pfade (a*b) Konstruiert eine Verteilungswahrscheinlichkeit Berechnet die Konfdenzintervalle
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Bootstrapping
SPSS macro at http://www.comm.ohio-state.edu/ahayes/sobel.htm ( Nicole)
EQS + SPSS ( Shrout & Bolger, 2002) AMOS (bias correction) Generalization to multiple mediators
(http://www.comm.ohio-state.edu/ahayes/ SPSS%20programs/indirect.htm)
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Outlook on next session
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Moderierte Mediation
Es gibt eine Mediationsbeziehung, die in Abhängigkeit von einem Moderator (z.B. Geschlecht) variiert
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Mediierte Moderation
Es gibt einen etablierten Moderationseffekt, der sich also in einer Interaktion zeigt.
Wenn dieser Interaktionsterm mediiert auf die abhängige Variable wirkt, haben wir eine mediierte Moderation
JENA GRADUATE ACADEMY Dr. Friedrich Funke
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SOBEL y=y1/x=x1/m=m1/boot=1000.
DIRECT AND TOTAL EFFECTS Coeff s.e. t Sig(two)b(YX) .6400 .0077 83.2843 .0000b(MX) .8000 .0060 133.3200 .0000b(YM.X) .8000 .0100 79.9880 .0000b(YX.M) .0000 .0100 .0000 1.0000
INDIRECT EFFECT AND SIGNIFICANCE USING NORMAL DISTRIBUTION Coeff s.e. LL 95 CI UL 95 CI Z Sig(two) Sobel .6400 .0093 .6217 .6583 68.5886 .0000
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECT Mean s.e. LL 95 CI UL 95 CI LL 99 CI UL 99 CI Effect .6406 .0092 .6229 .6586 .6160 .6633
SAMPLE SIZE 10000
NUMBER OF BOOTSTRAP RESAMPLES 1000
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INDIRECT y = y1/x = x1/m = m1 ...Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:DV = Y1IV = X1MEDS = M1
IV to Mediators (a paths) Coeff se t pM1 .8000 .0060 133.3200 .0000
Direct Effects of Mediators on DV (b paths) Coeff se t pM1 .8000 .0100 79.9880 .0000
Total Effect of IV on DV (c path) Coeff se t pX1 .6400 .0077 83.2843 .0000
Direct Effect of IV on DV (c' path) Coeff se t pX1 .0000 .0100 .0000 1.0000
Model Summary for DV Model R-sq Adj R-sq F df1 df2 p .6400 .6399 8886.2222 2.0000 9997.0000 .0000
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INDIRECT y = y1/x = x1/m = m1 ...
NORMAL THEORY TESTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths) Effect se Z pTOTAL .6400 .0093 68.5960 .0000M1 .6400 .0093 68.5960 .0000
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths) Data Boot Bias SETOTAL .6400 .6404 .0004 .0095M1 .6400 .6404 .0004 .0095
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INDIRECT y = y1/x = x1/m = m1 ...
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals Lower UpperTOTAL .6211 .6604M1 .6211 .6604
Bias Corrected Confidence Intervals Lower UpperTOTAL .6211 .6604M1 .6211 .6604
Percentile Confidence Intervals Lower UpperTOTAL .6214 .6604M1 .6214 .6604
Level of Confidence for Confidence Intervals: 95
Number of Bootstrap Resamples: 1000
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Mediation:
David Kennys Website: http://users.rcn.com/dakenny/mediate.htm Interactive Mediation Test: http://www.unc.edu/~preacher/sobel/sobel.htm
Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173-1182.
Kenny, D. A., Kashy, D. A., & Bolger, N. (1998). Data analysis in social psychology. In D. Gilbert, S. Fiske, & G. Lindzey (Eds.), The handbook of social psychology (Vol. 1, 4th ed., pp. 233-265). Boston, MA: McGraw-Hill.
Moderation mit kontinuierlichen Variablen:
Interactive Simple Slopes: http://www.unc.edu/~preacher/lcamlm/index.html
Aiken, L. S. & West, S. G. (1991). Multiple regression: Testing and interpreting interactions. Thousand Oaks: Sage Publications.
Judd, C. M. (2000). Everyday data analysis in social psychology: Comparisons of linear models. In H.T.Reis & C. M. Judd (Eds.), Handbook of research methods in social and personality psychology (pp. 370-392). Cambridge University Press.