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Schwere und Vorsatz – keine Unterschiede zwischen den justice-Bedingungen

Tests der Zwischensubjekteffekte

Abhängige Variable:MW_Schwere

Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat

Korrigiertes Modell ,562a 1 ,562 ,508 ,479 ,008

Konstanter Term 2085,444 1 2085,444 1883,165 ,000 ,968

Justice ,563 1 ,563 ,508 ,479 ,008

Fehler 68,660 62 1,107

Gesamt 2154,667 64

Korrigierte Gesamtvariation 69,222 63

a. R-Quadrat = ,008 (korrigiertes R-Quadrat = -,008)

ANOVA mit 1X2 Between-Subject Design


Abhängige Variable:Vorsatz_Mean

Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat

Korrigiertes Modell ,000a 1 ,000 ,000 1,000 ,000

Konstanter Term 230,028 1 230,028 215,452 ,000 ,777

Justice ,000 1 ,000 ,000 1,000 ,000

Fehler 66,194 62 1,068

Gesamt 296,222 64



Achtung Vorsatz andersherum kodiert!

Schwere und Vorsatz – keine Unterschiede zwischen den justice-Bedingungen


Fairness– keine Unterschiede zwischen den justice-Bedingungen und auch kein Einfluss der Emotionen oder der Identifikation d.h. beide Formen der Bestrafung wurden als gleich fair empfunden; deskriptiv ist fairness in retributiv aber höher

(auch keine Moderation durch Emotionen oder Identifikation)


Abhängige Variable:MW_Fairness

Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat

Korrigiertes Modell 1,051a 1 1,051 ,562 ,456 ,009

Konstanter Term 1602,001 1 1602,001 857,212 ,000 ,933

Justice 1,051 1 1,051 ,562 ,456 ,009

Fehler 115,869 62 1,869

Gesamt 1718,920 64




POST-IDENTIFIKATION

Justice notions haben keine Effekt auf die Identifikation nach dem geschilderten Vorfall

Identifikation nach der Manipulation (post-ident) - Einfluss der Manipulation allein


Abhängige Variable:Ident_F1_post

Quelle Quadratsum

me vom Typ

III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles

Eta-Quadrat

Korrigiertes Modell 3,616a 1 3,616 2,480 ,121 ,042

Konstanter Term 1107,065 1 1107,065 759,237 ,000 ,931

Justice 3,616 1 3,616 2,480 ,121 ,042

Fehler 81,655 56 1,458

Gesamt 1188,875 58

Korrigierte

Gesamtvariation

85,272 57

a. R-Quadrat = ,042 (korrigiertes R-Quadrat = ,025)


Post-Identifikation wird durch die Prä-Identifiaktion vorhergesagt Leute, die zu Beginn eine hohe Identifikation mit der FSU haben, haben die auch am Ende des ExpDies ist unabhängig von der justice-Manipulation

b SE t p0,22low prä-ident 0,25 0,89 0,378

-0,23high prä-ident 0,23 1,02 0,313

post-ident mit Moderator prä-Identifikation

Koeffizientena

Modell Nicht standardisierte

Koeffizienten

Standardisierte

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätsstatistik

Regressionsko

effizientB Standardfehler Beta Toleranz VIF

1 (Konstante) 4,393 ,112 39,127 ,000

Justice -,007 ,166 -,003 -,040 ,968 ,933 1,072

Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,154 ,106 ,943 10,867 ,000 ,580 1,725

IA_justice.präID -,227 ,172 -,114 -1,325 ,191 ,589 1,698

a. Abhängige Variable: Ident_F1_post

low justice_notions high justice_notions0

1

2

3

4

5

6

7

low prä-identhigh prä-ident

ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 65,157 3 21,719 58,307 ,000a

Nicht standardisierte

Residuen

20,115 54 ,372

Gesamt 85,272 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.präID, Justice, Z-Wert(Ident_F1_prä)

b. Abhängige Variable: Ident_F1_post

low justice high justicelow prä-ident 3,128968 3,3497477high prä-ident 5,663741 5,4295685

Justice notions haben keine Effekt auf die post-IdentifikationPost-Identifikation wird durch die moral sadness vorhergesagt je höher der empfundene moral sadness oder bei Wenzel moral loss, desto höher die post-Identifikation

Identifikation nach der Manipulation (post-ident) – moral sadness

b SE t p0,80 low moral_sadness 0,72 1,11 0,2710,18 high moral_sadness 0,62 0,29 0,774

low justice high justice0

1

2

3

4

5

6

7

low moral_sadnesshigh moral_sadness

low justice high justicelow moral_sadness3,204936 4,0053198high moral_sadness4,578953 4,7573223

ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 13,101 3 4,367 3,268 ,028a


Residuen

72,170 54 1,336

Gesamt 85,272 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emosad, Justice, Z-Wert(Emo_sadness)


Koeffizientena

Modell


Koeffizienten

Standardisier

te

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätsstatisti

k

Regressions

koeffizientB

Standardfehl

er Beta Toleranz VIF

1 (Konstante) 4,137 ,208 19,920 ,000

Justice ,489 ,304 ,201 1,608 ,114 1,000 1,000

Z-

Wert(Emo_sadness)

,532 ,216 ,435 2,463 ,017 ,504 1,985

IA_justice.emosad -,311 ,306 -,179 -1,015 ,314 ,504 1,985


Post-Identifikation wird durch moral disgust oder bei Wenzel moral outrage vorhergesagt je höher moral disgust, desto höher post-Identifikation; Interaktion: bei high moral outrage gibt es keinen Unterschied zwischen justice notions bei hohem moral outrage; bei niedrigem moral outrage ist post-Identifkation unter restorativer Gerechtigkeit höher und kommt fast an die Ausprägung unter hohem Moral outrage heran.

Identifikation nach der Manipulation (post-ident) – moral disgust/ moral outrage

b SE t p1,04low moral_disgust 0,40 2,58 0,013-0,11high moral_disgust 0,40 0,27 0,789


1

2

3

4

5

6

7

low moral_disgusthigh moral_disgust

low justice high justicelow moral_disgust 2,84902 3,8937439high moral_disgust 4,99095 4,8823528

ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 22,000 3 7,333 6,259 ,001a


Residuen

63,271 54 1,172

Gesamt 85,272 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emodis, Justice, Z-Wert(Emo_disgust)


Koeffizientena

Modell


Koeffizienten

Standardisiert

e

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätsstatisti

k

Regressionsk

oeffizientB

Standardfehl


1 (Konstante) 4,154 ,195 21,355 ,000

Justice ,468 ,285 ,193 1,642 ,106 ,999 1,001

Z-Wert(Emo_disgust) ,783 ,205 ,640 3,827 ,000 ,491 2,035

IA_justice.emodis -,577 ,287 -,336 -2,010 ,049 ,492 2,034


ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 11,376 3 3,792 2,771 ,050a


Residuen

73,896 54 1,368

Gesamt 85,272 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emoamü, Justice, Z-Wert(Emo_amü_schafro)


Koeffizientena

Modell


Koeffizienten

Standardisier

te

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätsstatist

ik

Regressions

koeffizientB

Standardfehl


1 (Konstante) 4,122 ,210 19,615 ,000

Justice ,488 ,308 ,201 1,583 ,119 ,999 1,001

Z-

Wert(Emo_amü_schafr

o)

,248 ,176 ,203 1,411 ,164 ,775 1,291

IA_justice.emoamü -,876 ,371 -,339 -2,358 ,022 ,775 1,291



1

2

3

4

5

6

7

low emo_amühigh emo_amü

b SE t p1,36low emo_amü 0,48 2,86 0,006

-0,39high emo_amü 0,49 0,80 0,430

low justice high justicelow emo_amü 3,192 4,556high emo_amü 4,564 4,176

Identifikation nach der Manipulation (post-ident) – amo_amüs

Zusammenwirken von prä-ID und Emotionen auf post-ID – Dreifachinteraktion Multiple Regression mit den Prädiktoren: justice, prä-Identifikation, und moral disgust

Koeffizientena

Modell


Koeffizienten

Standardisiert

e

Koeffizienten

T Sig.

Regressionsk

oeffizientB

Standardfehle

r Beta

1 (Konstante) 4,415 ,136 32,521 ,000

Justice -,074 ,192 -,030 -,386 ,701

Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,095 ,131 ,895 8,384 ,000

Z-Wert(Emo_disgust) ,110 ,146 ,090 ,751 ,456

IA_justice.präID -,140 ,197 -,070 -,714 ,479

IA_justice.emodis -,228 ,198 -,133 -1,154 ,254

IA_emodis.präID -,059 ,128 -,042 -,459 ,648

IA_emodis.präID.justic

e

,186 ,210 ,086 ,883 ,381


ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 65,941 7 9,420 24,367 ,000a


Residuen

19,330 50 ,387

Gesamt 85,272 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emodis.präID.justice, Z-Wert(Ident_F1_prä), Justice, IA_justice.emodis,

IA_emodis.präID, IA_justice.präID, Z-Wert(Emo_disgust)


Zusammenwirken von prä-ID und Emotionen auf post-ID – Dreifachinteraktion

Koeffizientena

ModellNicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte Koeffizienten

T Sig.RegressionskoeffizientB Standardfehler Beta

1 (Konstante) 4,391 ,122 36,055 ,000

Justice ,016 ,171 ,007 ,096 ,924

Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,134 ,116 ,927 9,788 ,000

Z-Wert(Emo_sadness) ,055 ,123 ,045 ,448 ,656

IA_justice.präID -,041 ,193 -,021 -,213 ,832

IA_justice.emosad ,185 ,181 ,107 1,023 ,311

IA_emosad.präID -,004 ,118 -,003 -,031 ,975

IA_emosad.präID.justice -,399 ,205 -,211 -1,949 ,057


Multiple Regression mit den Prädiktoren: justice, prä-Identifikation, und moral sadness

ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 67,455 7 9,636 27,043 ,000a


Residuen

17,817 50 ,356

Gesamt 85,272 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emosad.präID.justice, Justice, Z-Wert(Emo_sadness), Z-

Wert(Ident_F1_prä), IA_emosad.präID, IA_justice.präID, IA_justice.emosad


Zusammenwirken von prä-ID und Emotionen auf post-ID – Dreifachinteraktion

Koeffizientena,b

Modell Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte Koeffizienten


1 (Konstante) 4,391 ,104 42,134 ,000

Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,134 ,099 ,912 11,438 ,000

Z-Wert(Emo_sadness) ,055 ,105 ,041 ,523 ,605

IA_emosad.präID -,004 ,101 -,003 -,037 ,971

a. Justice = retributiv


Auflösen der Dreifachinteraktion mit justice, prä-Identifikation und moral sadness nach justice – also zwei Regressionsanalysen getrennt für retributiv und für restorativ

ANOVAb,c

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 44,064 3 14,688 56,292 ,000a


Residuen

7,045 27 ,261

Gesamt 51,109 30

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emosad.präID, Z-Wert(Emo_sadness), Z-Wert(Ident_F1_prä)

b. Justice = retributiv

c. Abhängige Variable: Ident_F1_post

retributiv

b SE t p1,50low moral_loss 0,32 4,69 0,0000,69high moral_loss 0,19 3,71 0,001

low prä-identification high prä-identificationlow moral_loss 3,419258 4,9149907 high moral_loss 4,30206 4,9923923

Simple slopes für die Interaktion unter restorativer justice

restorativ

ANOVAb,c

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 19,774 3 6,591 14,074 ,000a


Residuen

10,772 23 ,468

Gesamt 30,546 26

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emosad.präID, Z-Wert(Ident_F1_prä), Z-Wert(Emo_sadness)

b. Justice = restorativ

c. Abhängige Variable: Ident_F1_post

Koeffizientena,b



1 (Konstante) 4,407 ,138 31,951 ,000

Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,093 ,177 ,895 6,172 ,000

Z-Wert(Emo_sadness) ,240 ,152 ,231 1,574 ,129

IA_emosad.präID -,403 ,192 -,352 -2,099 ,047

a. Justice = restorativ


low prä-identification high prä-identification0

1

2

3

4

5

6

7

low moral_losshigh moral_loss

Simple slope Analyse (für Interaktion):

ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 65,357 7 9,337 23,442 ,000a


Residuen

19,914 50 ,398

Gesamt 85,272 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emoamü.präID.justice, Z-Wert(Ident_F1_prä), Z-Wert(Emo_amü_schafro),

Justice, IA_justice.emoamü, IA_emoamü.präID, IA_justice.präID


Koeffizientena

Modell


Koeffizienten

Standardisier

te

Koeffizienten

T Sig.

Regressionsk

oeffizientB

Standardfehl

er Beta

1 (Konstante) 4,409 ,120 36,797 ,000

Justice -,043 ,187 -,018 -,229 ,820

Z-Wert(Ident_F1_prä) 1,159 ,114 ,947 10,193 ,000

Z-

Wert(Emo_amü_schafr

o)

,030 ,118 ,025 ,258 ,797

IA_justice.präID -,190 ,206 -,095 -,922 ,361

IA_justice.emoamü ,044 ,260 ,017 ,170 ,866

IA_emoamü.präID -,050 ,093 -,052 -,540 ,591

IA_emoamü.präID.justic

e

,017 ,193 ,008 ,090 ,929


Zusammenwirken von prä-ID und Emotionen auf post-ID – Dreifachinteraktion Dreifachinteraktion mit justice, prä-Identifikation und emo-amüs.nach justice – es bleibt nur Einfluss von prä-Identifikation

PROTOTYPIKALITÄTSWAHRNEHMUNGEN – IOS-SKALEN

Justice notions allein haben keine Effekt darauf, wie protoypisch man sich als FSU-Student sieht.; allgemein sehen sich Studierende als ziemlich prototypischEmpfundene Prototypikalität der Studierenden wird beeinflusst durch die Identifikation, die sie zu Beginn des Exp. Haben, je höher, desto prototypischer eine Interaktion mit justice würde man hier auch nicht erwarten.

IOS-Skala Du FSU – prä-Identifikation


Abhängige Variable:IOS_DuFSU

Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat

Korrigiertes Modell ,302a 1 ,302 ,146 ,704 ,003

Konstanter Term 1066,371 1 1066,371 516,065 ,000 ,902

Justice ,302 1 ,302 ,146 ,704 ,003

Fehler 115,716 56 2,066

Gesamt 1185,000 58

Korrigierte

Gesamtvariation

116,017 57

a. R-Quadrat = ,003 (korrigiertes R-Quadrat = -,015)Koeffizientena


Koeffizienten

Standardisierte

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätsstati

stik

Regressionskoeffizi

entB

Standardfe

hler Beta

Toleran

z VIF

1 (Konstante) 4,429 ,233 19,046 ,000

Justice -,164 ,344 -,058 -,476 ,636 ,933 1,072

Z-Wert(Ident_F1_prä) ,889 ,220 ,623 4,044 ,000 ,580 1,725

IA_justice.präID -,489 ,356 -,210 -1,375 ,175 ,589 1,698

a. Abhängige Variable: IOS_DuFSUlow justice high justice

0

1

2

3

4

5

6

7


b SE t p0,32low prä-ident 0,51 0,630,530

-0,65high prä-ident 0,48 1,370,176


Prototypikalität von sich selbst und L im Vergleich

Statistik bei gepaarten Stichproben

Mittelwert N

Standardabweic

hung

Standardfehler

des Mittelwertes

Paaren 1 IOS_DuFSU 4,293 58 1,4267 ,1873

IOS_LFSU 2,810 58 1,8397 ,2416

Korrelationen bei gepaarten Stichproben

N Korrelation Signifikanz

Paaren 1 IOS_DuFSU & IOS_LFSU 58 ,356 ,006

Test bei gepaarten Stichproben

Gepaarte Differenzen

T df Sig. (2-seitig)Mittelwert

Standardabwe

ichung

Standardfehle

r des

Mittelwertes

95% Konfidenzintervall der

Differenz

Untere Obere

Paaren 1 IOS_DuFSU -

IOS_LFSU

1,4828 1,8848 ,2475 ,9872 1,9783 5,991 57 ,000

L wird insgesamt als sign untypischer wahrgenommen als sich die Vp selbst wahrnehmen

IOS-Skala Du und L


Abhängige Variable:IOS_DuL

Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat


Konstanter Term 183,419 1 183,419 138,490 ,000 ,712

Justice 1,350 1 1,350 1,019 ,317 ,018

Fehler 74,167 56 1,324

Gesamt 262,000 58

Korrigierte

Gesamtvariation

75,517 57

a. R-Quadrat = ,018 (korrigiertes R-Quadrat = ,000)

Justice notions allein haben keine Effekt auf die du Ähnlichkeitswahrnehmung zwischen Vp und L.; allgemein wird L als sehr unähnlich wahrgenommen unter retributiv descriptiv ähnlicher als unter restorativ

IOS-Skala Du und L – moral sadness / moral lost

Koeffizientena


Koeffizienten

Standardisierte

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätssta

tistik

Regressions

koeffizientB

Standardfehle

r Beta

Tolera

nz VIF

1 (Konstante) 1,927 ,195 9,903 ,000

Justice -,296 ,285 -,129 -1,038 ,304 1,000 1,000

Z-

Wert(Emo_sadness)

-,610 ,202 -,530 -3,016 ,004 ,504 1,985

IA_justice.emosad ,539 ,287 ,330 1,878 ,066 ,504 1,985

a. Abhängige Variable: IOS_DuL


1

2

3

4

5

6

7

low moral_sadnesshigh moral_sadness b SE t p

-0,84low moral_sadness 0,40 2,060,0440,24high moral_sadness 0,40 0,600,550

low justice high justicelow moral_sadness 2,95389 2,1188824high moral_sadness 1,195621 1,4386726

Justice notions allein haben keine Effekt auf die du Ähnlichkeitswahrnehmung zwischen Vp und L.; allgemein wird L als sehr unähnlich wahrgenommen unter retributiv descriptiv ähnlicher als unter restorativHE moral lost: höhere Ähnlichkeitswahrn. Wenn moral lost neidrig marg. Interaktion mit justice: kein Unterschied in justice bei hohem moral loss, bei niedrigem höhere Ähnlichkeitswahrnehmung unter retributiv

ANOVAb

Modell

Quadratsumme df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 12,160 3 4,053 3,455 ,023a

Nicht standardisierte Residuen 63,357 54 1,173

Gesamt 75,517 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emosad, Justice, Z-Wert(Emo_sadness)

b. Abhängige Variable: IOS_DuL

Justice notions allein haben keine Effekt auf die du Ähnlichkeitswahrnehmung zwischen Vp und L.; allgemein wird L als sehr unähnlich wahrgenommen unter retributiv descriptiv ähnlicher als unter restorativDescriptiv geht Einfluss von moral disgust in dieselbe Richtung; allgemein höhere Ähnlichkeit, wenn weniger moral disgust, kein Einfluss der justice notions unter hohem moral disgust; desktiptive Tendenz einer höheren Ähnlichkeit unter restributiv vs. restorativ unter niedrigem disgust

IOS-Skala Du und L – moral disgust/ moral outrage

Koeffizientena

Modell

Nicht standardisierte Koeffizienten

Standardisierte

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätsstatist

ik

Regressionskoef

fizientB Standardfehler Beta Toleranz VIF

1 (Konstante) 1,922 ,203 9,447 ,000

Justice -,292 ,298 -,128 -,981 ,331 ,999 1,001

Z-Wert(Emo_disgust) -,421 ,214 -,365 -1,966 ,054 ,491 2,035

IA_justice.emodis ,422 ,300 ,261 1,405 ,166 ,492 2,034

a. Abhängige Variable: IOS_DuL


1

2

3

4

5

6

7


b SE t p-0,71low moral_disgust 0,42 1,69 0,0980,13high moral_disgust 0,42 0,31 0,761


Modell nicht sign

ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 6,306 3 2,102 1,640 ,191a


Residuen

69,211 54 1,282

Gesamt 75,517 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_justice.emodis, Justice, Z-Wert(Emo_disgust)

b. Abhängige Variable: IOS_DuL

VERHALTENSINTENTION

Marginaler Effekt der justice notions auf die Verhaltensintention -> unter retributiver Gerechtigkeit ist die Bereitschaft zur erneuten Interaktion mit L tendenziell höherBei niedriger Identifikation tendenziell höhere Bereitschaft zur Interaktion mit L.Justice Effekt wird hier nicht mehr sign.

Verhaltensintention– prä-IdentifikationTests der Zwischensubjekteffekte

Abhängige Variable:MW_VhIntentionL

Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat


Konstanter Term 558,069 1 558,069 280,489 ,000 ,834

Justice 6,345 1 6,345 3,189 ,080 ,054

Fehler 111,419 56 1,990

Gesamt 686,778 58

Korrigierte

Gesamtvariation

117,764 57

a. R-Quadrat = ,054 (korrigiertes R-Quadrat = ,037)Koeffizientena

ModellNicht standardisierte

Koeffizienten

Standardisierte

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätssta

tistik

Regressionsk

oeffizientB

Standardfehle

r Beta

Toleran

z VIF

1 (Konstante) 3,054 ,212 14,405 ,000

Justice -,470 ,314 -,193 -1,497 ,140 ,933 1,072

Z-

Wert(Ident_F1_prä

-,397 ,200 -,324 -1,982 ,053 ,580 1,725

IA_justice.präID ,042 ,324 ,021 ,131 ,897 ,589 1,698

a. Abhängige Variable: MW_VhIntentionLlow justice high justice0

1

2

3

4

5

6

7


b SE t p-0,51low prä-ident 0,47 1,090,279-0,43high prä-ident 0,43 0,990,328


Marginaler Effekt der justice notions auf die Verhaltensintention -> unter retributiver Gerechtigkeit ist die Bereitschaft zur erneuten Interaktion mit L tendenziell höherJustice effect besteht hier auch; außerdem HE moral outrage: eher Interaktionsbereitschaft, wenn moral outrage geringer ist, dies hängt aber nicht von der justice notion ab

Verhaltensintention– moral disgustTests der Zwischensubjekteffekte

Abhängige Variable:MW_VhIntentionL

Quelle Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der

Quadrate F Sig.

Partielles Eta-

Quadrat


Konstanter Term 558,069 1 558,069 280,489 ,000 ,834

Justice 6,345 1 6,345 3,189 ,080 ,054

Fehler 111,419 56 1,990

Gesamt 686,778 58

Korrigierte

Gesamtvariation

117,764 57

a. R-Quadrat = ,054 (korrigiertes R-Quadrat = ,037)Koeffizientena


Koeffizienten

Standardisierte

Koeffizienten

T Sig.

Kollinearitätsstati

stik

Regressi

onskoeffi

zientB

Standardfehle

r Beta

Toleran

z VIF

1 (Konstante) 3,127 ,201 15,594 ,000

Justice -,624 ,294 -,256 -2,123 ,038 ,999 1,001

Z-Wert(Emo_disgust) -,565 ,211 -,461 -2,680 ,010 ,491 2,035

IA_justice.emodis ,225 ,296 ,131 ,759 ,451 ,492 2,034

a. Abhängige Variable: MW_VhIntentionLlow justice high justice

0

1

2

3

4

5

6

7


b SE t p-0,85low moral_disgust 0,42 2,030,047-0,40high moral_disgust 0,42 0,960,343


Verhaltensintention– Dreifachinteraktion mit justice*ID*disgust

Koeffizientena



1 (Konstante) 3,265 ,246 13,293 ,000

Justice -,738 ,347 -,303 -2,128 ,038

Z-Wert(Ident_F1_prä) -,127 ,236 -,104 -,539 ,592

Z-Wert(Emo_disgust) -,560 ,264 -,457 -2,118 ,039

IA_justice.präID -,120 ,356 -,060 -,338 ,737

IA_justice.emodis ,256 ,358 ,149 ,715 ,478

IA_emodis.präID -,302 ,231 -,214 -1,307 ,197

IA_emodis.präID.justice ,425 ,381 ,196 1,115 ,270

a. Abhängige Variable: MW_VhIntentionL

ANOVAb

Modell Quadratsum

me df

Mittel der

Quadrate F Sig.

1 Regression 22,454 7 3,208 2,535 ,026a


Residuen

63,258 50 1,265

Gesamt 85,712 57

a. Einflußvariablen : (Konstante), IA_emodis.präID.justice, Z-Wert(Ident_F1_prä), Justice, IA_justice.emodis,

IA_emodis.präID, IA_justice.präID, Z-Wert(Emo_disgust)

b. Abhängige Variable: MW_VhIntentionL