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Hallo Zusammen,
ich habe ein Modell, in dem ich den direkten Effekt meiner UV auf die AV untersuche, den Moderationseffekt von zwei Variablen, und auch der direkte Effekt dieser beiden Moderationsvariablen (also diese als "einfache" UV).

Ich habe daher zunächst diese Regressionen gerechnet:
"Haupt"-UV = FairKaffee (Fair Trade Kaffee als Dummy Variable, d.h. wenn am Anfang der Fair Trade Kaffee gezeigt wurde =1, ansonsten=0=
AV= Kaufabsicht
Moderator=Umweltbewusststein

reg sKaufabsicht i.FairKaffee
reg sKaufabsicht c.sUmweltbewusststein
reg sKaufabsicht i.FairKaffee##c.sUmweltbewusststein

Für die Ergebnistabelle in meiner Regression habe ich mich jetzt allerdings gefragt, ob dies überhaupt Sinn macht. Die Moderatorvariable "Umweltbewusststein" wird ja auch als einzelne UV bei der Regression reg sKaufabsicht i.FairKaffee##c.sUmweltbewusststein aufgelistet. Brauche ich dann überhaupt die einzelne Regression von Umweltbewusststein (reg sKaufabsicht c.sUmweltbewusststein)? Wenn ich mir die Ergebnisse von Stata in eine Word Datei übertragen lasse, hätte ich dann auch theoretisch bei dem einzelnen Moderator immer 2x ein einzelnen Wert. Der Regressionskoeffizient ist allerdings bei dem jeweiligen Ergebnis unterschiedlich, d.h. bei der Rechnung als Interaktionsterm hat der einzelne Moderator einen anderen Koeffizenten als bei der Regression ohne den Interaktionseffekt. Daher hatte ich mich gefragt, wie das sein kann? Und welche Regression sollte ich hier wohl am besten dann wählen?

Danke!!

Du brauchst sie nicht zwingend aber das wird meistens so gemacht, also ein schrittweiser Modellaufbau. Insgesamt finde ich das logisch wie du die Regressionen durchführst. Schwierig ist nur, dass dein Moderator metrisch ist, so etwas ist immer schwierig zu interpretieren. Vielleicht kannst du eine Rekodierung in Kategorien versuchen, also niedrige, mittlere und hohe Werte für das Umweltbewusstsein.

super, vielen vielen dank!

Ich hätte gerade noch eine andere Frage. Ich habe etwas rumprobiert und auch diese Möglichkeit gefunden, die Regression in Stata zu rechnen:
reg sKaufabsicht i.FairKaffee i.FairKaffee#c.sUmweltbewusststein anstatt
reg sKaufabsicht i.FairKaffee##c.sUmweltbewusststein

Ich dachte immer, dass mit den zwei ## sei richtig. Es ist jetzt in den Ergebnissen auch tatsächlich so, dass ich bei dem ersten auf einmal einen signifikanten Interaktionsterm habe? Wie kann das denn sein? Oder ist das 2. definitiv der richtige command?

Im Befehl 1 (#) hast du keinen Haupteffekt für Umweltbewusstsein drin, das ist sicher nicht das, was du möchtest. Um automatisch immer beide Haupteffekte UND den Interaktionseffekt zu erhalten muss man ## benutzen.