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So sehen Sie den p-Wert der Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Effekt-Tests
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- 2024-04-05 01:45:131115Durchsuche
Bei einem Bootstrap-Mediationseffekttest bedeutet ein p-Wert von weniger als 0,05: Es ist äußerst unwahrscheinlich, dass die beobachtete Teststatistik eintritt, sofern kein Mediationseffekt vorliegt. Die Hypothese, dass es keinen Mediationseffekt gibt, wird abgelehnt und der Mediationseffekt wird unterstützt, um statistische Signifikanz zu erreichen.
Interpretation des p-Werts in den Ergebnissen des Bootstrap-Mediationseffekttests
Im Bootstrap-Mediationseffekttest ist der p-Wert der Schlüsselindikator zur Bewertung der Signifikanz des Mediationseffekts. Ein p-Wert unter 0,05 zeigt an, dass der vermittelnde Effekt statistische Signifikanz erreicht hat, und ein p-Wert über 0,05 zeigt an, dass er keine Signifikanz erreicht hat.
Die Bedeutung des p-Werts
p-Wert stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass die erhaltene Teststatistik (z. B. die Sobel-Teststatistik) größer oder gleich dem beobachteten Wert ist, vorausgesetzt, dass kein Mediationseffekt vorliegt.
- p Dies bedeutet, dass die beobachtete Teststatistik unter der Annahme, dass keine vermittelnden Effekte vorliegen, äußerst unwahrscheinlich ist. Daher wird die Hypothese, dass kein vermittelnder Effekt vorliegt, abgelehnt und der vermittelnde Effekt als statistisch signifikant angesehen.
- p > 0,05: Dies bedeutet, dass die beobachtete Teststatistik unter der Annahme, dass kein Mediationseffekt vorliegt, mit hoher Wahrscheinlichkeit auftritt. Daher kann die Hypothese, dass es keinen vermittelnden Effekt gibt, nicht zurückgewiesen werden und es wird davon ausgegangen, dass der vermittelnde Effekt keine statistische Signifikanz erreicht hat.
Hinweis:
- Der p-Wert ist ein Wahrscheinlichkeitsurteil, kein deterministisches Urteil.
- Auch wenn der p-Wert das Signifikanzniveau erreicht, muss die tatsächliche Signifikanz des Mediationseffekts mit Vorsicht interpretiert werden.
- Neben p-Werten sollten auch andere Metriken wie Konfidenzintervalle und Effektgrößen berücksichtigt werden.
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