Schwere und Vorsatz – keine Unterschiede zwischen den justice-Bedingungen
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:MW_Schwere
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell ,562a 1 ,562 ,508 ,479 ,008
Konstanter Term 2085,444 1 2085,444 1883,165 ,000 ,968
Justice ,563 1 ,563 ,508 ,479 ,008
Fehler 68,660 62 1,107
Gesamt 2154,667 64
Korrigierte Gesamtvariation 69,222 63
a. R-Quadrat = ,008 (korrigiertes R-Quadrat = -,008)
ANOVA mit 1X2 Between-Subject Design
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:Vorsatz_Mean
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell ,000a 1 ,000 ,000 1,000 ,000
Konstanter Term 230,028 1 230,028 215,452 ,000 ,777
Justice ,000 1 ,000 ,000 1,000 ,000
Fehler 66,194 62 1,068
Gesamt 296,222 64
Korrigierte Gesamtvariation 66,194 63
a. R-Quadrat = ,000 (korrigiertes R-Quadrat = -,016)
Achtung Vorsatz andersherum kodiert!
Schwere und Vorsatz – keine Unterschiede zwischen den justice-Bedingungen
ANOVA mit 1X2 Between-Subject Design
Fairness– keine Unterschiede zwischen den justice-Bedingungen und auch kein Einfluss der Emotionen oder der Identifikation d.h. beide Formen der Bestrafung wurden als gleich fair empfunden; deskriptiv ist fairness in retributiv aber höher
(auch keine Moderation durch Emotionen oder Identifikation)
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:MW_Fairness
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell 1,051a 1 1,051 ,562 ,456 ,009
Konstanter Term 1602,001 1 1602,001 857,212 ,000 ,933
Justice 1,051 1 1,051 ,562 ,456 ,009
Fehler 115,869 62 1,869
Gesamt 1718,920 64
Korrigierte Gesamtvariation 116,919 63
a. R-Quadrat = ,009 (korrigiertes R-Quadrat = -,007)
ANOVA mit 1X2 Between-Subject Design
POST-IDENTIFIKATION
Justice notions haben keine Effekt auf die Identifikation nach dem geschilderten Vorfall
Identifikation nach der Manipulation (post-ident) - Einfluss der Manipulation allein
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:Ident_F1_post
Quelle Quadratsum
me vom Typ
III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles
Eta-Quadrat
Korrigiertes Modell 3,616a 1 3,616 2,480 ,121 ,042
Konstanter Term 1107,065 1 1107,065 759,237 ,000 ,931
Justice 3,616 1 3,616 2,480 ,121 ,042
Fehler 81,655 56 1,458
Gesamt 1188,875 58
Korrigierte
Gesamtvariation
85,272 57
a. R-Quadrat = ,042 (korrigiertes R-Quadrat = ,025)
ANOVA mit 1X2 Between-Subject Design
Post-Identifikation wird durch die Prä-Identifiaktion vorhergesagt Leute, die zu Beginn eine hohe Identifikation mit der FSU haben, haben die auch am Ende des ExpDies ist unabhängig von der justice-Manipulation
b SE t p0,22low prä-ident 0,25 0,89 0,378
-0,23high prä-ident 0,23 1,02 0,313
post-ident mit Moderator prä-Identifikation
Koeffizientena
Modell Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisierte
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätsstatistik
Regressionsko
effizientB Standardfehler Beta Toleranz VIF
1 (Konstante) 4,393 ,112 39,127 ,000
Justice -,007 ,166 -,003 -,040 ,968 ,933 1,072
Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,154 ,106 ,943 10,867 ,000 ,580 1,725
IA_justice.präID -,227 ,172 -,114 -1,325 ,191 ,589 1,698
a. Abhängige Variable: Ident_F1_post
low justice_notions high justice_notions0
1
2
3
4
5
6
7
low prä-identhigh prä-ident
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 65,157 3 21,719 58,307 ,000a
Nicht standardisierte
Residuen
20,115 54 ,372
Gesamt 85,272 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.präID, Justice, Z-Wert(Ident_F1_prä)
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
low justice high justicelow prä-ident 3,128968 3,3497477high prä-ident 5,663741 5,4295685
Justice notions haben keine Effekt auf die post-IdentifikationPost-Identifikation wird durch die moral sadness vorhergesagt je höher der empfundene moral sadness oder bei Wenzel moral loss, desto höher die post-Identifikation
Identifikation nach der Manipulation (post-ident) – moral sadness
b SE t p0,80 low moral_sadness 0,72 1,11 0,2710,18 high moral_sadness 0,62 0,29 0,774
low justice high justice0
1
2
3
4
5
6
7
low moral_sadnesshigh moral_sadness
low justice high justicelow moral_sadness3,204936 4,0053198high moral_sadness4,578953 4,7573223
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 13,101 3 4,367 3,268 ,028a
Nicht standardisierte
Residuen
72,170 54 1,336
Gesamt 85,272 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emosad, Justice, Z-Wert(Emo_sadness)
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Koeffizientena
Modell
Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisier
te
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätsstatisti
k
Regressions
koeffizientB
Standardfehl
er Beta Toleranz VIF
1 (Konstante) 4,137 ,208 19,920 ,000
Justice ,489 ,304 ,201 1,608 ,114 1,000 1,000
Z-
Wert(Emo_sadness)
,532 ,216 ,435 2,463 ,017 ,504 1,985
IA_justice.emosad -,311 ,306 -,179 -1,015 ,314 ,504 1,985
a. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Post-Identifikation wird durch moral disgust oder bei Wenzel moral outrage vorhergesagt je höher moral disgust, desto höher post-Identifikation; Interaktion: bei high moral outrage gibt es keinen Unterschied zwischen justice notions bei hohem moral outrage; bei niedrigem moral outrage ist post-Identifkation unter restorativer Gerechtigkeit höher und kommt fast an die Ausprägung unter hohem Moral outrage heran.
Identifikation nach der Manipulation (post-ident) – moral disgust/ moral outrage
b SE t p1,04low moral_disgust 0,40 2,58 0,013-0,11high moral_disgust 0,40 0,27 0,789
low justice high justice0
1
2
3
4
5
6
7
low moral_disgusthigh moral_disgust
low justice high justicelow moral_disgust 2,84902 3,8937439high moral_disgust 4,99095 4,8823528
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 22,000 3 7,333 6,259 ,001a
Nicht standardisierte
Residuen
63,271 54 1,172
Gesamt 85,272 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emodis, Justice, Z-Wert(Emo_disgust)
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Koeffizientena
Modell
Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisiert
e
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätsstatisti
k
Regressionsk
oeffizientB
Standardfehl
er Beta Toleranz VIF
1 (Konstante) 4,154 ,195 21,355 ,000
Justice ,468 ,285 ,193 1,642 ,106 ,999 1,001
Z-Wert(Emo_disgust) ,783 ,205 ,640 3,827 ,000 ,491 2,035
IA_justice.emodis -,577 ,287 -,336 -2,010 ,049 ,492 2,034
a. Abhängige Variable: Ident_F1_post
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 11,376 3 3,792 2,771 ,050a
Nicht standardisierte
Residuen
73,896 54 1,368
Gesamt 85,272 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emoamü, Justice, Z-Wert(Emo_amü_schafro)
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Koeffizientena
Modell
Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisier
te
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätsstatist
ik
Regressions
koeffizientB
Standardfehl
er Beta Toleranz VIF
1 (Konstante) 4,122 ,210 19,615 ,000
Justice ,488 ,308 ,201 1,583 ,119 ,999 1,001
Z-
Wert(Emo_amü_schafr
o)
,248 ,176 ,203 1,411 ,164 ,775 1,291
IA_justice.emoamü -,876 ,371 -,339 -2,358 ,022 ,775 1,291
a. Abhängige Variable: Ident_F1_post
low justice high justice0
1
2
3
4
5
6
7
low emo_amühigh emo_amü
b SE t p1,36low emo_amü 0,48 2,86 0,006
-0,39high emo_amü 0,49 0,80 0,430
low justice high justicelow emo_amü 3,192 4,556high emo_amü 4,564 4,176
Identifikation nach der Manipulation (post-ident) – amo_amüs
Zusammenwirken von prä-ID und Emotionen auf post-ID – Dreifachinteraktion Multiple Regression mit den Prädiktoren: justice, prä-Identifikation, und moral disgust
Koeffizientena
Modell
Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisiert
e
Koeffizienten
T Sig.
Regressionsk
oeffizientB
Standardfehle
r Beta
1 (Konstante) 4,415 ,136 32,521 ,000
Justice -,074 ,192 -,030 -,386 ,701
Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,095 ,131 ,895 8,384 ,000
Z-Wert(Emo_disgust) ,110 ,146 ,090 ,751 ,456
IA_justice.präID -,140 ,197 -,070 -,714 ,479
IA_justice.emodis -,228 ,198 -,133 -1,154 ,254
IA_emodis.präID -,059 ,128 -,042 -,459 ,648
IA_emodis.präID.justic
e
,186 ,210 ,086 ,883 ,381
a. Abhängige Variable: Ident_F1_post
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 65,941 7 9,420 24,367 ,000a
Nicht standardisierte
Residuen
19,330 50 ,387
Gesamt 85,272 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emodis.präID.justice, Z-Wert(Ident_F1_prä), Justice, IA_justice.emodis,
IA_emodis.präID, IA_justice.präID, Z-Wert(Emo_disgust)
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Zusammenwirken von prä-ID und Emotionen auf post-ID – Dreifachinteraktion
Koeffizientena
ModellNicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte Koeffizienten
T Sig.RegressionskoeffizientB Standardfehler Beta
1 (Konstante) 4,391 ,122 36,055 ,000
Justice ,016 ,171 ,007 ,096 ,924
Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,134 ,116 ,927 9,788 ,000
Z-Wert(Emo_sadness) ,055 ,123 ,045 ,448 ,656
IA_justice.präID -,041 ,193 -,021 -,213 ,832
IA_justice.emosad ,185 ,181 ,107 1,023 ,311
IA_emosad.präID -,004 ,118 -,003 -,031 ,975
IA_emosad.präID.justice -,399 ,205 -,211 -1,949 ,057
a. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Multiple Regression mit den Prädiktoren: justice, prä-Identifikation, und moral sadness
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 67,455 7 9,636 27,043 ,000a
Nicht standardisierte
Residuen
17,817 50 ,356
Gesamt 85,272 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emosad.präID.justice, Justice, Z-Wert(Emo_sadness), Z-
Wert(Ident_F1_prä), IA_emosad.präID, IA_justice.präID, IA_justice.emosad
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Zusammenwirken von prä-ID und Emotionen auf post-ID – Dreifachinteraktion
Koeffizientena,b
Modell Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte Koeffizienten
T Sig.RegressionskoeffizientB Standardfehler Beta
1 (Konstante) 4,391 ,104 42,134 ,000
Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,134 ,099 ,912 11,438 ,000
Z-Wert(Emo_sadness) ,055 ,105 ,041 ,523 ,605
IA_emosad.präID -,004 ,101 -,003 -,037 ,971
a. Justice = retributiv
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Auflösen der Dreifachinteraktion mit justice, prä-Identifikation und moral sadness nach justice – also zwei Regressionsanalysen getrennt für retributiv und für restorativ
ANOVAb,c
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 44,064 3 14,688 56,292 ,000a
Nicht standardisierte
Residuen
7,045 27 ,261
Gesamt 51,109 30
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emosad.präID, Z-Wert(Emo_sadness), Z-Wert(Ident_F1_prä)
b. Justice = retributiv
c. Abhängige Variable: Ident_F1_post
retributiv
b SE t p1,50low moral_loss 0,32 4,69 0,0000,69high moral_loss 0,19 3,71 0,001
low prä-identification high prä-identificationlow moral_loss 3,419258 4,9149907 high moral_loss 4,30206 4,9923923
Simple slopes für die Interaktion unter restorativer justice
restorativ
ANOVAb,c
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 19,774 3 6,591 14,074 ,000a
Nicht standardisierte
Residuen
10,772 23 ,468
Gesamt 30,546 26
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emosad.präID, Z-Wert(Ident_F1_prä), Z-Wert(Emo_sadness)
b. Justice = restorativ
c. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Koeffizientena,b
Modell Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte Koeffizienten
T Sig.RegressionskoeffizientB Standardfehler Beta
1 (Konstante) 4,407 ,138 31,951 ,000
Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,093 ,177 ,895 6,172 ,000
Z-Wert(Emo_sadness) ,240 ,152 ,231 1,574 ,129
IA_emosad.präID -,403 ,192 -,352 -2,099 ,047
a. Justice = restorativ
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
low prä-identification high prä-identification0
1
2
3
4
5
6
7
low moral_losshigh moral_loss
Simple slope Analyse (für Interaktion):
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 65,357 7 9,337 23,442 ,000a
Nicht standardisierte
Residuen
19,914 50 ,398
Gesamt 85,272 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emoamü.präID.justice, Z-Wert(Ident_F1_prä), Z-Wert(Emo_amü_schafro),
Justice, IA_justice.emoamü, IA_emoamü.präID, IA_justice.präID
b. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Koeffizientena
Modell
Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisier
te
Koeffizienten
T Sig.
Regressionsk
oeffizientB
Standardfehl
er Beta
1 (Konstante) 4,409 ,120 36,797 ,000
Justice -,043 ,187 -,018 -,229 ,820
Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,159 ,114 ,947 10,193 ,000
Z-
Wert(Emo_amü_schafr
o)
,030 ,118 ,025 ,258 ,797
IA_justice.präID -,190 ,206 -,095 -,922 ,361
IA_justice.emoamü ,044 ,260 ,017 ,170 ,866
IA_emoamü.präID -,050 ,093 -,052 -,540 ,591
IA_emoamü.präID.justic
e
,017 ,193 ,008 ,090 ,929
a. Abhängige Variable: Ident_F1_post
Zusammenwirken von prä-ID und Emotionen auf post-ID – Dreifachinteraktion Dreifachinteraktion mit justice, prä-Identifikation und emo-amüs.nach justice – es bleibt nur Einfluss von prä-Identifikation
PROTOTYPIKALITÄTSWAHRNEHMUNGEN – IOS-SKALEN
Justice notions allein haben keine Effekt darauf, wie protoypisch man sich als FSU-Student sieht.; allgemein sehen sich Studierende als ziemlich prototypischEmpfundene Prototypikalität der Studierenden wird beeinflusst durch die Identifikation, die sie zu Beginn des Exp. Haben, je höher, desto prototypischer eine Interaktion mit justice würde man hier auch nicht erwarten.
IOS-Skala Du FSU – prä-Identifikation
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:IOS_DuFSU
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell ,302a 1 ,302 ,146 ,704 ,003
Konstanter Term 1066,371 1 1066,371 516,065 ,000 ,902
Justice ,302 1 ,302 ,146 ,704 ,003
Fehler 115,716 56 2,066
Gesamt 1185,000 58
Korrigierte
Gesamtvariation
116,017 57
a. R-Quadrat = ,003 (korrigiertes R-Quadrat = -,015)Koeffizientena
Modell Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisierte
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätsstati
stik
Regressionskoeffizi
entB
Standardfe
hler Beta
Toleran
z VIF
1 (Konstante) 4,429 ,233 19,046 ,000
Justice -,164 ,344 -,058 -,476 ,636 ,933 1,072
Z-Wert(Ident_F1_prä) ,889 ,220 ,623 4,044 ,000 ,580 1,725
IA_justice.präID -,489 ,356 -,210 -1,375 ,175 ,589 1,698
a. Abhängige Variable: IOS_DuFSUlow justice high justice
0
1
2
3
4
5
6
7
low prä-identhigh prä-ident
b SE t p0,32low prä-ident 0,51 0,630,530
-0,65high prä-ident 0,48 1,370,176
low justice high justicelow prä-ident 3,377628 3,7024054high prä-ident 5,645049 4,9920631
Prototypikalität von sich selbst und L im Vergleich
Statistik bei gepaarten Stichproben
Mittelwert N
Standardabweic
hung
Standardfehler
des Mittelwertes
Paaren 1 IOS_DuFSU 4,293 58 1,4267 ,1873
IOS_LFSU 2,810 58 1,8397 ,2416
Korrelationen bei gepaarten Stichproben
N Korrelation Signifikanz
Paaren 1 IOS_DuFSU & IOS_LFSU 58 ,356 ,006
Test bei gepaarten Stichproben
Gepaarte Differenzen
T df Sig. (2-seitig)Mittelwert
Standardabwe
ichung
Standardfehle
r des
Mittelwertes
95% Konfidenzintervall der
Differenz
Untere Obere
Paaren 1 IOS_DuFSU -
IOS_LFSU
1,4828 1,8848 ,2475 ,9872 1,9783 5,991 57 ,000
L wird insgesamt als sign untypischer wahrgenommen als sich die Vp selbst wahrnehmen
IOS-Skala Du und L
Tests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:IOS_DuL
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell 1,350a 1 1,350 1,019 ,317 ,018
Konstanter Term 183,419 1 183,419 138,490 ,000 ,712
Justice 1,350 1 1,350 1,019 ,317 ,018
Fehler 74,167 56 1,324
Gesamt 262,000 58
Korrigierte
Gesamtvariation
75,517 57
a. R-Quadrat = ,018 (korrigiertes R-Quadrat = ,000)
Justice notions allein haben keine Effekt auf die du Ähnlichkeitswahrnehmung zwischen Vp und L.; allgemein wird L als sehr unähnlich wahrgenommen unter retributiv descriptiv ähnlicher als unter restorativ
IOS-Skala Du und L – moral sadness / moral lost
Koeffizientena
Modell Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisierte
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätssta
tistik
Regressions
koeffizientB
Standardfehle
r Beta
Tolera
nz VIF
1 (Konstante) 1,927 ,195 9,903 ,000
Justice -,296 ,285 -,129 -1,038 ,304 1,000 1,000
Z-
Wert(Emo_sadness)
-,610 ,202 -,530 -3,016 ,004 ,504 1,985
IA_justice.emosad ,539 ,287 ,330 1,878 ,066 ,504 1,985
a. Abhängige Variable: IOS_DuL
low justice high justice0
1
2
3
4
5
6
7
low moral_sadnesshigh moral_sadness b SE t p
-0,84low moral_sadness 0,40 2,060,0440,24high moral_sadness 0,40 0,600,550
low justice high justicelow moral_sadness 2,95389 2,1188824high moral_sadness 1,195621 1,4386726
Justice notions allein haben keine Effekt auf die du Ähnlichkeitswahrnehmung zwischen Vp und L.; allgemein wird L als sehr unähnlich wahrgenommen unter retributiv descriptiv ähnlicher als unter restorativHE moral lost: höhere Ähnlichkeitswahrn. Wenn moral lost neidrig marg. Interaktion mit justice: kein Unterschied in justice bei hohem moral loss, bei niedrigem höhere Ähnlichkeitswahrnehmung unter retributiv
ANOVAb
Modell
Quadratsumme df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 12,160 3 4,053 3,455 ,023a
Nicht standardisierte Residuen 63,357 54 1,173
Gesamt 75,517 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emosad, Justice, Z-Wert(Emo_sadness)
b. Abhängige Variable: IOS_DuL
Justice notions allein haben keine Effekt auf die du Ähnlichkeitswahrnehmung zwischen Vp und L.; allgemein wird L als sehr unähnlich wahrgenommen unter retributiv descriptiv ähnlicher als unter restorativDescriptiv geht Einfluss von moral disgust in dieselbe Richtung; allgemein höhere Ähnlichkeit, wenn weniger moral disgust, kein Einfluss der justice notions unter hohem moral disgust; desktiptive Tendenz einer höheren Ähnlichkeit unter restributiv vs. restorativ unter niedrigem disgust
IOS-Skala Du und L – moral disgust/ moral outrage
Koeffizientena
Modell
Nicht standardisierte Koeffizienten
Standardisierte
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätsstatist
ik
Regressionskoef
fizientB Standardfehler Beta Toleranz VIF
1 (Konstante) 1,922 ,203 9,447 ,000
Justice -,292 ,298 -,128 -,981 ,331 ,999 1,001
Z-Wert(Emo_disgust) -,421 ,214 -,365 -1,966 ,054 ,491 2,035
IA_justice.emodis ,422 ,300 ,261 1,405 ,166 ,492 2,034
a. Abhängige Variable: IOS_DuL
low justice high justice0
1
2
3
4
5
6
7
low moral_disgusthigh moral_disgust
b SE t p-0,71low moral_disgust 0,42 1,69 0,0980,13high moral_disgust 0,42 0,31 0,761
low justice high justicelow moral_disgust 2,69978 1,9855882high moral_disgust 1,436798 1,5660572
Modell nicht sign
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 6,306 3 2,102 1,640 ,191a
Nicht standardisierte
Residuen
69,211 54 1,282
Gesamt 75,517 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emodis, Justice, Z-Wert(Emo_disgust)
b. Abhängige Variable: IOS_DuL
VERHALTENSINTENTION
Marginaler Effekt der justice notions auf die Verhaltensintention -> unter retributiver Gerechtigkeit ist die Bereitschaft zur erneuten Interaktion mit L tendenziell höherBei niedriger Identifikation tendenziell höhere Bereitschaft zur Interaktion mit L.Justice Effekt wird hier nicht mehr sign.
Verhaltensintention– prä-IdentifikationTests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:MW_VhIntentionL
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell 6,345a 1 6,345 3,189 ,080 ,054
Konstanter Term 558,069 1 558,069 280,489 ,000 ,834
Justice 6,345 1 6,345 3,189 ,080 ,054
Fehler 111,419 56 1,990
Gesamt 686,778 58
Korrigierte
Gesamtvariation
117,764 57
a. R-Quadrat = ,054 (korrigiertes R-Quadrat = ,037)Koeffizientena
ModellNicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisierte
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätssta
tistik
Regressionsk
oeffizientB
Standardfehle
r Beta
Toleran
z VIF
1 (Konstante) 3,054 ,212 14,405 ,000
Justice -,470 ,314 -,193 -1,497 ,140 ,933 1,072
Z-
Wert(Ident_F1_prä
-,397 ,200 -,324 -1,982 ,053 ,580 1,725
IA_justice.präID ,042 ,324 ,021 ,131 ,897 ,589 1,698
a. Abhängige Variable: MW_VhIntentionLlow justice high justice0
1
2
3
4
5
6
7
low prä-identhigh prä-ident
b SE t p-0,51low prä-ident 0,47 1,090,279-0,43high prä-ident 0,43 0,990,328
low justice high justicelow prä-ident 3,707857 3,1953009high prä-ident 2,870868 2,4429522
Marginaler Effekt der justice notions auf die Verhaltensintention -> unter retributiver Gerechtigkeit ist die Bereitschaft zur erneuten Interaktion mit L tendenziell höherJustice effect besteht hier auch; außerdem HE moral outrage: eher Interaktionsbereitschaft, wenn moral outrage geringer ist, dies hängt aber nicht von der justice notion ab
Verhaltensintention– moral disgustTests der Zwischensubjekteffekte
Abhängige Variable:MW_VhIntentionL
Quelle Quadratsumme
vom Typ III df
Mittel der
Quadrate F Sig.
Partielles Eta-
Quadrat
Korrigiertes Modell 6,345a 1 6,345 3,189 ,080 ,054
Konstanter Term 558,069 1 558,069 280,489 ,000 ,834
Justice 6,345 1 6,345 3,189 ,080 ,054
Fehler 111,419 56 1,990
Gesamt 686,778 58
Korrigierte
Gesamtvariation
117,764 57
a. R-Quadrat = ,054 (korrigiertes R-Quadrat = ,037)Koeffizientena
Modell Nicht standardisierte
Koeffizienten
Standardisierte
Koeffizienten
T Sig.
Kollinearitätsstati
stik
Regressi
onskoeffi
zientB
Standardfehle
r Beta
Toleran
z VIF
1 (Konstante) 3,127 ,201 15,594 ,000
Justice -,624 ,294 -,256 -2,123 ,038 ,999 1,001
Z-Wert(Emo_disgust) -,565 ,211 -,461 -2,680 ,010 ,491 2,035
IA_justice.emodis ,225 ,296 ,131 ,759 ,451 ,492 2,034
a. Abhängige Variable: MW_VhIntentionLlow justice high justice
0
1
2
3
4
5
6
7
low moral_disgusthigh moral_disgust
b SE t p-0,85low moral_disgust 0,42 2,030,047-0,40high moral_disgust 0,42 0,960,343
low justice high justicelow moral_disgust 4,116401 3,2678543high moral_disgust 2,761756 2,3624862
Verhaltensintention– Dreifachinteraktion mit justice*ID*disgust
Koeffizientena
Modell Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte Koeffizienten
T Sig.RegressionskoeffizientB Standardfehler Beta
1 (Konstante) 3,265 ,246 13,293 ,000
Justice -,738 ,347 -,303 -2,128 ,038
Z-Wert(Ident_F1_prä) -,127 ,236 -,104 -,539 ,592
Z-Wert(Emo_disgust) -,560 ,264 -,457 -2,118 ,039
IA_justice.präID -,120 ,356 -,060 -,338 ,737
IA_justice.emodis ,256 ,358 ,149 ,715 ,478
IA_emodis.präID -,302 ,231 -,214 -1,307 ,197
IA_emodis.präID.justice ,425 ,381 ,196 1,115 ,270
a. Abhängige Variable: MW_VhIntentionL
ANOVAb
Modell Quadratsum
me df
Mittel der
Quadrate F Sig.
1 Regression 22,454 7 3,208 2,535 ,026a
Nicht standardisierte
Residuen
63,258 50 1,265
Gesamt 85,712 57
a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emodis.präID.justice, Z-Wert(Ident_F1_prä), Justice, IA_justice.emodis,
IA_emodis.präID, IA_justice.präID, Z-Wert(Emo_disgust)
b. Abhängige Variable: MW_VhIntentionL
Top Related