1 Frage zu Interaktionseffekt

Im multiplen Regressionsmodell kannst du erkennen, dass kein Interaktionseffekt zwischen zwei unabhängigen Variablen besteht, wenn der Koeffizient des Interaktionsterms statistisch nicht signifikant ist. Das bedeutet, dass der p-Wert des Interaktionsterms größer als das übliche Signifikanzniveau (z.B. 0,05) ist. Hier ist ein Schritt-für-Schritt-Ansatz: 1. **Erstelle das Modell mit dem Interaktionsterm**: Füge den Interaktionsterm der beiden unabhängigen Variablen in dein Regressionsmodell ein. Zum Beispiel, wenn deine unabhängigen Variablen \(X_1\) und \(X_2\) sind, dann füge \(X_1 \times X_2\) als Interaktionsterm hinzu. 2. **Überprüfe den p-Wert des Interaktionsterms**: Schaue dir die Regressionsausgabe an und finde den p-Wert des Koeffizienten für den Interaktionsterm \(X_1 \times X_2\). 3. **Beurteile die Signifikanz**: Wenn der p-Wert des Interaktionsterms größer als dein Signifikanzniveau (z.B. 0,05) ist, dann ist der Interaktionseffekt nicht signifikant. Das bedeutet, dass es keinen statistisch signifikanten Interaktionseffekt zwischen \(X_1\) und \(X_2\) gibt. Zusammengefasst: Kein Interaktionseffekt besteht, wenn der p-Wert des Interaktionsterms im Regressionsmodell nicht signifikant ist (p > 0,05).