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[Melinda]

Ich rechne sequentielle Regressionen.
Im 1. Schritt nehme ich die Schicht auf, im 2. Schritt soziodemografische Variablen, u. a. das Geschlecht, im 3. Schritt schulische Leistungen.

Die Regressionen der ersten beiden Schritte tauchen in der Tabelle "Koeffizienten" auch im 3. Schritt auf.

Jetzt zu meinem Beispiel:

Im 2. Schritt hat Geschlecht einen höchst signifikanten Einfluss (p < .001), im 3. Schritt nur noch einen signifikanten (p < .05).

Welcher Wert ist für die Interpretation ausschlaggebend? Hat Geschlecht insgesamt einen höchst signifikanten oder (nur) einen signifikanten Einfluss?

[PonderStibbons]

"Insgesamt" wäre der Koeffizient, wenn Du ganz allein mit Geschlecht als Prädiktor eine Regression rechnen würdest.

Was Du in den verschiedenen Modellen erhälst, ist "Einfluss von Geschlecht, wenn die und die Variable ebenfalls im Modell berücksichtigt wird". Was "ausschlaggebend" sein soll, ist von Ferne nicht zu sagen. Du müsstest ja eigentlich einen Grund gehabt haben, eine hierarchische Regressioin zu rechnen statt einfach gleich das Gesamtmodell (3. Schritt).

Gruß

P.

[Melinda]

Herzlichen Dank!

Der Grund für die sequentielle Regression waren die vielen Einzelprädiktoren. Deshalb sollte ich verschiedene Blöcke bilden.
Ich habe absolut keine Ahnung, welcher Wert ausschlaggebend ist. Wäre echt super, wenn du mir da ein bisschen auf die Sprünge helfen könntest!

HG
M.

[PonderStibbons]

Ich weiß nicht, was "ausschlaggebend" bedeuten soll. Da aber anscheinend keine ausreichend Begründung für die hierarchische Vorgehensweise vorliegt, wird vermutlich das vollständige Modell relevant sein. Wobei ich nicht weiß, welchen Sinn Unterscheidungen zwischen p-Werten haben sollen, interessant sind Unterschiede zwischen Koeffizienten (betas).

Gruß

P.

[Melinda]

Danke schön. Mir graut schon vor der Auswertung!