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[Tara]

Hallo,

ich brauche dringend Hilfe bei der Interpretation einer hierarchischen Regressionsanalyse (erstellt mit SPSS).

meine Hypothese lautet: Die Einbeziehung einer depressiven Symptomatik in einer multiplen hierarchischen Regressionsanalyse erhöht den gesamten Beitrag der erklärten Varianz durch Alter, Geschlecht, Schmerzintensität und Schmerzhäufigkeit.

Also wie man in der Tabelle sieht, hat sich die Varianzerklärung um 2.2% erhöht, aber die depressive Symptomatik ist NICHT signifikant. Und jetzt weiß ich nicht, ob man sagen kann, dass die Hypothese angenommen wird, weil es ja um 2.2% erhöht ist, oder ob man sagt, dass sie nicht angenommen wird, weil die Variable „depressive Symptomatik“ nicht signifikant geworden ist.

Wäre toll, wenn jemand mir da helfen könnte.

[DHA3000]

1. Das R² erhöht sich immer, wenn du eine weitere Variable hinzupackst. Wenn dann solltest du dir das korrigierte R² oder Informationskriterien wie AIC und BIC (-> googlen) anschauen.
2. Um zu schauen, ob das R² signifikant gestiegen ist, kannst du auch nen F-Test auf selbiges machen. Die Formel darfst du auch googlen, da es sich um genestete Modelle handelt.


Das Modell ist ansich ziemlich schlecht. Ich glaube kaum, dass das wirklich was bringt.

[Tara]

Danke. Ich hätte das Modell auch am liebsten aus meiner Bachelorarbeit rausgelassen, aber meine Betreuerin will es unbedingt drin haben.

In der Analyse steht unter"Sig. Änderung in F" der Wert .167. Ist das schon dasselbe, als wenn ich nen F-Test mache? Würde das dann bedeuten, dass die Varianzerhöhung nicht signifikant ist?

[DHA3000]

Oh, hatte ich mir garnicht genauer angeschaut. Ich kenne mich nicht mit SPSS aus, aber ja - das sieht nach den richtigen Statistiken aus.

Wenn ich das richtig interpretiere, dann testet er in beide Richtungen (M1 -> M2, M2 -> M1). Also ja, dein R² erhöht sich nicht signifikant. Das ist auch zu erwarten gewesen.

[Tara]

Vielen lieben Dank!