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[stukin]

Hallo alle zusammen,
ich hoffe jemand kann mir ein wenig helfen. Leider ist mein Betreuer in Urlaub (noch ganze 2 Wochen) und ich habe keinen der mir meine Frage beantworten kann.
Also, ich schreibe eine Bachelorarbeit zum Thema "Zusammenhänge zwischen Selbstwirksamkeit und Lern- und Leistungsmotivation und ihr Effekt auf die akademische Leistung von Präsenzstudierenden".
Mein Datensatz besteht aus n=124, getestet werden multiple Regressionen. Eine meiner Hypothesenauswertungen bereiten mir ordendlich Kopfschmerzen. Meine Hypothese lautet: Selbstwirksamkeit hat einen positiven Effekt auf die Nutzung von Fähigkeitsleistungszielen. Mein Betreuer meinte, ich soll Geschlecht und alter als Kontrollvariablen in die Berechnung nehmen. Ich habe in dem ersten Schritt die Kontrollvariablen aufgenommen und in dem zweiten Schritt den Prädiktor. Die Auswertung der HYpothese ergab ein signifikantes Modell. Im Ersten Schritt (also das Modell mit den KV: ALter und Geschlecht) ergab das R- Quadrat = .095. Im zweiten Schritt ist das R-Quadratt auf .089 runtergegangen. Dazu wurde nur das Alter signifikant p = .002, mein eigentlicher Prädiktor aber nicht.
Modell1 nur KV: F(2, 121)=7.450, p= .001
Modell2 KV+PRädiktor(Selbstwirksamkeit): F(3, 120)=4.983 p= .003

Koeffizienten:
Modell1: Geschlecht: ß = -.101, p= .258
Alter: ß = -.291, p = .001
Modell2: Geschlecht: ß = -.105, p = .244
Alter: ß = -.283, p= .002
Selbstwirksamkeit: ß = .035, p = .695

Was mache ich nun, wenn nur die KV signifikant ist und was bedeutet das ganze. Wie soll ich das interpretieren??? Bin ziemlich überfordert

Hofe, jemand kann mir helfen. Danke

[strukturmarionette]

Hi,

Du musst mit einem Delta r Square rechnen.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Was mache ich nun, wenn nur die KV signifikant ist und was bedeutet das ganze.

Selbstwirksamkeit hat keinen statistisch signifikanten Zusammenhang mit der abhängigen Variable,
zumindest dann, wenn man Geschlecht und Alter in der Vorhersage mit berücksichtigt. Eventuell
ist Alter ein confounder https://en.wikipedia.org/wiki/Confounding

Wie soll ich das interpretieren??? Bin ziemlich überfordert

Ich verstehe zugegebenermaßen noch nicht, worin das riesige Problem besteht. Du hattest eine
Annahme, und die war nicht zutreffend. Deswegen macht man doch emprische Studien - um zu
sehen, ob die Hypothesen sich stützen lasssen oder nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[stukin]

Hallo, danke für die schnelle Antwort.
Das Selbstwirksamkeit nicht signifikant ist und meine Hypothese damit nicht bestätigt wird, ist mir klar. Ich weiß nur nicht, ob und wie ich das Alter jetzt interpretieren soll. Soll das bedeuten, dass das Alter obwohl in der Hypothese nicht angesprochen, ein besserer Prädiktor zur Erklärung der AV ist als die Selbstwirksamkeit.?

[PonderStibbons]

Dass Alter relevant ist, hätte eigentlich von vornherein feststehen müssen, sonst hätte man es nicht als
Kontrollvariable verwendet. Ob der Effekt "größer" als der von Selbstwirksamkeit ist, das ist doch total egal.
Das Thema der Analyse ist Selbstwirksamkeit, nicht Alter.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[stukin]

Ok, verstehe. Also berichte ich von dem nicht signifikanten Ergebnis der Selbstwirksamkeit und das war's? Brauche das Alter nicht zu erwähnen oder wie meinst du das? Bin halt nicht so vertraut mit dem Schreiben von solchen Ergebnissen und möchte alles richtig machen.

Schöne Grüße

[PonderStibbons]

Selbstwirksamkeit hat keinen statistisch signifikanten Zusammenhang mit der abhängigen Variable,
zumindest dann, wenn man Geschlecht und Alter in der Vorhersage mit berücksichtigt. Eventuell
ist Alter ein confounder https://en.wikipedia.org/wiki/Confounding

[strukturmarionette]

Kontrolliert wird dabei aber nix.