Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

0 leuk 0 niet-leuks
Bij regressie analyse worden er vaak meerdere predictoren in een model opgenomen. Dit heet multiple regressie. Kunnen er ook meerdere predictoren in de macro PROCESS worden opgenomen?
in Longitudinaal Onderzoek (PB17x2) door (11.7k punten)

2 Antwoorden

0 leuk 0 niet-leuks
In de macro PROCESS is het niet mogelijk om meer dan een predictor op te nemen.

Wel kunnen er extra covariaten worden gespecificeerd. Voor de covariaten wordt geen indirect effect berekend bij een mediatiemodel, en ook geen interactietermen bij een moderatie model.

Je kan verschillende analyses doen waarbij je de rol van covariaat en predictor wijzigt. Op die manier kan je van al je predictoren (covariaten) een mediatie of moderatie effect berekenen.
door (11.7k punten)
0 leuk 0 niet-leuks
Belangrijker dan of het in de software kan (desnoods wijk je uit naar SEM en dan kan het allemaal) is de vraag hoe dit theoretisch zit en of je aan de methodologische eisen voldoet om die theorie te kunnen onderzoeken.

Wat is je theoretische model precies? Veronderstel je dat meerdere voorspellers worden gemedieerd door een mediator? En, wat is de theoretische onderbouwing daarvoor? (dat je kunt bedenken dat iets wel eens het geval zou kunnen zijn volstaat natuurlijk niet; je conceptuele model moet zijn ingebed in wat we al weten over de menselijke psychologie, want da's een hele hoop :-))

En aangenomen dat je hier al over had nagedacht en dit allemaal inderdaad theoretisch kunt onderbouwen: is je design geschikt om hier onderzoek naar te doen?

Als je de voorspellers niet manipuleert, kun je sowieso geen mediatie onderzoeken. Je kunt dan wel mediatie-analyses doen, en zelfs significantie mediatie vinden, maar dat zegt dan niets over of er mediatie is.

Dat komt omdat er heel veel andere mogelijke verklaringen zijn voor de patronen die zorgen dat de mediatietermen significant zijn. Zonder experimentele manipulatie is er veel confounding.

Net zoals dat je kunt stellen dat als je ergens een verband vindt, je bijna zeker weet dat het niet causaal is (omdat maar een heeeeeeeeeel klein percentage van de verbanden causaal is), kun je ook stellen dat als je een significante uitkomst hebt in een mediatie-analyse als die uit een ongeschikt design komt, je bijna zeker weet dat er in de realiteit geen sprake is van mediatie.

Mediatie betekent dat er een causaal effect is van de voorspeller op de mediator, en dat er een causaal effect is van de mediator op de afhankelijke variabele, waarbij bovendien dat onderdeel/aspect van de mediator dat wordt beinvloedt door de voorspeller verantwoordelijk is voor het causale effect van de mediator op de afhankelijke variabele.

Of dat het geval is kun je nooit weten of toetsen zonder experimenteel design.

Houd hier dus allereerst rekening mee: pas nadat de theorie en methodologie goed is afgedekt/in elkaar zit, wordt het zinvol om te kijken hoe je statistische analyses kunt uitvoeren.
door (77.8k punten)
...