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[Julischka]

Vielen Dank!

Hast du noch einen Tipp für mich, wie ich genau herausfinden kann, ob ein Supressoreffekt vorliegt?
Müsste ich dann nicht X- Kombinationen von Variablen testen, um zu sehen von welcher der Erklärungsbeitrag unter Hinzunahme der besagten AV steigt oder gibt es da galantere Möglichkeiten?

[Julischka]

Jemand eine Idee?

[PonderStibbons]

Suppression ist in der klassischen Formulierung ein Fall, bei dem eine Variable
nicht oder sehr gering mit dem Kriterium korreliert ist, aber substanziell mit
einem anderen (z.B. dem theroretisch interessierenden) Prädiktor.

Demnach kann man unter anderem betrachten:
* Die Korrelationsmatrix für alle beteiligten Variablen einschließlich des Kriteriums
* Die Strukturkoeffizienten der Prädiktoren. Ein Strukturkoeffizient ist die
Korrelation eines Prädiktors mit den vorhergesagten Kriteriumswerten. Bei
einem Suppressor hat eine Variable ein beta-Gewicht abweichend von Null,
aber einen Strukturkoeffizienten von (nahe) Null.

Wenn z.B. Deine interessierende Variable UV ein Suppressor ist, dann hätte
die UV für sich genommen keine Erklärungswert für Deine AV, sondern nur funktional
im Rahmen eines multiplen Regressionsmodells.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons