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[planlos]

Hallo liebe Leute,

ich habe eine Verständnisfrage. Ich habe bei der Untersuchung des Zusammenhangs von 2 Variablen (Zielvariable= Eisen und unabhängige Variable = BMI) keinen signifikanten Zusammenhang. Ich habe hier die einfache lineare Regression angewendet.


Wiederum habe ich bei der multiplen linearen Regression, in dem ich neben BMI weitere 4 unabhängigen Variablen im Modell habe, einen signifikanten Zusammenahng zwischen Eisen und BMI erhalten. (Zielvariable = Eisen)

Wie kann ich das begründen? Kann mir da jemand helfen? Ich muss das gut begründen können.

Vielen Dank im Voraus.

[daniel]

Such mal nach dem Stichwort "Suppressoreffekt". Eine "gute" Begündung ist m.E. aber nicht unbedingt eine statistisch/mathematische, sondern eine inhaltlich plausible. Du wirst also selbst nachdenken müssen, was diese vier weiteren Variablen messen, und wesshalb es theoretisch sinnvoll/plausibel ist, dass BMI unter kontrolle dieser Faktoren einen Effekt hat. Wenn Du nicht weiter kommst, solltest Du jemanden vom Fach fragen -- keinen Statisitker.

Allgemein solltest Du bei diesen "schrittweisen" Modellen unbedingt auf konstante Fallzahlen achten. Für Fortgeschrittene möchte ich anmerken, dass BMI im Grunde nichts anderes als eine Interaktion ist. Einen Interaktionsterm ohne die zugehörigen konditionalen Haupteffekte (i.e. die Bestandteile) in die Regressionsschätzung zu stecken, kann problmeatisch sein.