Welche Tests müssen vor dem Bootstrapping durchgeführt werden, um den Mediationseffekt zu testen?

Bootstrapping-Vortests zum Testen des vermittelnden Effekts umfassen: Regressionstest für signifikante Beziehung zwischen unabhängiger Variable und abhängiger Variable; Sobel/Goodman-Test für Gesamtsignifikanz des vermittelnden Effekts; Effekttest: Ob die vermittelnde Variable die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen beeinflusst; alternative Erklärungen werden eliminiert und eine ausreichende Stichprobengröße sichergestellt, um den Testeffekt zu verbessern.

Tests, die vor dem Bootstrapping durchgeführt werden müssen, um die vermittelnde Wirkung zu testen

Vor dem Bootstrapping, um die vermittelnde Wirkung zu testen, müssen die folgenden Tests durchgeführt werden:

1. Regressionstest

• Überprüfen Sie die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen.
• Testen Sie, ob die potenzielle vermittelnde Variable signifikant mit der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen zusammenhängt.

2. Sobel-Test oder Goodman-Test

• testet, ob der Mediationseffekt insgesamt signifikant ist.
• Diese Tests liefern Punktschätzungen der Mediationseffekte und ihrer Signifikanzniveaus.

3. Bedingter Effekttest

• testet, ob sich die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen je nach vermittelnder Variable unterscheidet.
• Dies kann dabei helfen, die Rolle zu bestimmen, die die vermittelnde Variable zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen spielt.

4. Eliminieren Sie alternative Erklärungen

• Berücksichtigen Sie andere mögliche Mechanismen, die die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen erklären könnten.
• Der Ausschluss dieser Erklärungen erhöht die Zuverlässigkeit des Mediationseffekts.

5. Stichprobengröße und statistische Aussagekraft

• Stellen Sie sicher, dass die Stichprobengröße groß genug ist, um eine ausreichende statistische Aussagekraft zur Erkennung des Mediationseffekts bereitzustellen.
• Wenn die Stichprobengröße nicht ausreicht, können die Ergebnisse des Bootstrapping-Tests unzuverlässig sein.

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