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[Maja1]

Hi zusammen,

ich habe ein Problem bei der Durchführung unten stehender multiplen Regression: SPSS schmeißt immer eine (meist die letzte) der UV aus der Berechnung raus. Dabei ist es nicht immer die gleiche Variable der vier gelisteten, sondern eben immer die, die als letztes ins Modell eingegeben wird. Mit beliebig anderen Variablen, (und gleicher AV) klappt die Berechnung mit den vier (oder mehr) UV. Ich habe schon alles mögliche probiert und komme einfach nicht weiter. Bin daher super dankbar für jeden Tip (Einstellungen? Multikollinearität? Variablentyp?)!!!

REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF OUTS BCOV R ANOVA CHANGE
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT nutzhäuf_sum
/METHOD=ENTER mean_TB_gesamt
/METHOD=ENTER mean_TB_akz_4
/METHOD=ENTER mean_TB_komp_4
/METHOD=ENTER mean_TB_kont_4 .

[daniel]

Vielleicht sagst Du was zum Inhalt der Variablen und wie Du sie gebildet hast. Ansonsten sieht

/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

sieht verdächtig aus.

Zudem sieht auch

/NOORIGIN

eher unerwünscht aus.

[Maja1]

dank dir für die schnelle Antwort! Die UV sind Mittelwerte 1) über eine Gesamtskala hinweg 2) bis 4) ebnefalls Mittelwerte über jeweils drei Facetten der Skala. Die AV ist die Nutzungshäufigkeit als Summenwert über neun Geräte hinweg. Meine Hypothese: Die UV sagen die Nutzungshäufigkeit vorher. Ich habe die Einschluss-Methode gewählt (ENTER).

Ansonsten sieht

/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

sieht verdächtig aus.

Das sind die Einstellungen unter Optionen--> Kriterien für schrittweise Methoden. --> F- Wahrscheinlichkeit verwenden.

Zudem sieht auch

/NOORIGIN

eher unerwünscht aus.

Das bedeutet doch einfach nur, dass als Voreinstellung die Konstante im Modell enthalten ist?

[Maja1]

was mir noch einfällt: Es ist nicht so, dass SPSS grundsätzlich keine Regressionen mit 4 UV rechnen würde. Mit probehalber gerechneten Regressionen klappt es problemlos. NUR in diesem Modell schmeißt er immer eine Variable raus....Es macht im Übrigen auch keinen Unterschied ob ich die Variablen z-standardisiere. Auch das hab ich schon ausprobiert...

[kleineSchnecke]

Hi Maja1, ich kann es dir erklären Habs grade ausprobiert und bei mir ist das auch so, wenn ich das mache, was du getan hast.
Bei dir wird eine Variable herausgeworfen, weil perfekte Kolinearität vorliegt. (schau dir mal den Kolinearitätsindex an, die Toleranz müsste bei 0 sein bei deiner "rausgeworfenen" Variable)

Du solltest den Mittelwert über die GESAMT-Skala hinweg unbedingt ausschließen, denn es ist ja logisch, dass die Gesamtskala bereits durch die aufnahme aller drei Subskalen erklärt wird.
Eine Variable wird sozusagen komplett überflüssig, da die Regressionsgeraden quasi deckungsgleich sind.

vg, kS

[Maja1]

Wow ich bin beeindruckt! Vielen, lieben Dank für deine Mühe, dann lag ich ja mit meiner Vermutung gar nicht so furchtbar falsch und hab nur den Wald vor lauter Bäumen nicht gesehen. Man, ich bin erleichtert!