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Danke Daniel.

Würdest Du die generelle Vorgehensweise als wissenschaftlich betrachten:

1. Ich möchte untersuchen, ob, wie stark und in welche Richtung der Einfluß nach theoretischen Gesichtspunkten ausgewählter metrische Variablen auf eine sehr wichtige metrische Outcome Variable ist.
2. Dazu möchte ich eine multiple lineare Regression durchführen (Voraussetzungen wie Normalverteilung etc. sind erfüllt). Ziel ist es, kausal-inferentisch zu überprüfen, ob die Abhängigkeit der Outcome Variable von den theoretisch in Erwägung gezogenen erklärenden Variablen nur auf Zufall beruht (Ho=wahr).
3. Dazu führe ich eine multiple Regression mit der Einschlußmethode durch.

Anhand der t-Test-Werte für die Regressionskoeffizienten kann ich mich orientieren, welche Abhängigkeit von einer erklärenden Variable nicht auf Zufall beruht. Der F-Test würde quasi eine aggregierte
Regressionskoeffizienten -Güte darstellen. Ich würde dann bei der Interprätation sagen, daß das Modell eingeschränkt auf kausal inferentisch Annäherungen Anwendung finden kann. Für deskriptiv inferentische Interpretationen ist es nicht geeignet, weil keine Zufallsstichprobe vorliegt.

Oder ist das alles Mist?

Danke im voraus,

Willy