ich habe ein Problem mit der Interpretation einer hierarchischen Regression und konnte in den bisherigen Themen dazu nichts finden. Hoffe also ihr könnt mir helfen.
Zur Situation:
Es wurde drei multiple Regressionsmodelle aufgestellt die alle auf ein Kriterium regressieren sollten:
- Modell 1: Als Prädiktoren sind nur die Kontrollvariablen (Alter/Geschlecht) enthalten
Modell 2: Zu den Kontrollvariablen kommen zwei UVs die einen direkten Effekt haben sollen
Modell 3: Es wird eine Moderatorvariable eingefügt sowie zwei Moderationsterme (ModeratorXPrädiktor A und ModeratorXPrädiktor B)
Jedes Modell enthält die Variablen des vorher enthaltenen Modells, Modell 3 enthält somit alle Variablen.
Zum Ergebnis:
Model 1: nicht signifikant (alle Variablen ebenfalls nicht signifikant)
Model 2: signifikant (Kontrollvariablen nicht signifikant, Prädiktor A signifikant, B nicht)
Model 3: signifikant (" zusätzlich die Moderatorvariable nicht signfikant aber der Term ModeratorXPrädiktor A)
jeweils ein Anstieg des R² (sprich jedes Modell erklärt mehr Varianz als das Vorherige).
Das Problem:
Wie soll ich dies interpretieren und wie weiter vorgehen? Wenn ich die nicht signifikanten Prädiktoren aus dem Modell rausschmeiße dann sinkt das R².
Ist es also legitim diese drin zulassen und wenn ja wie interpretiere ich dies (Etwa als Stabilisator oder Supressor?) ?
Zudem habe ich dasselbe Modell auf ein anderes Kriterium angewandt. Die Ergebnisse dort sind ähnlich nur wird kein Moderationsterm signifikant, Modell 3 enthält somit keine neuen, signifikanten Variablen gegenüber Modell 2 weist aber dennoch ein höheres R² auf. Wie ist dies zu interpretieren?
