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[Konzeptpapier]

Hallo zusammen,

ich habe mit SPSS eine hierarchisch moderierte Regressionsanalyse durchgeführt und zu meinem Erstaunen hat die Signifikanz von Modell zu Modell abgenommen.

Als Hintergrund: die UV ist in dem Modell dichotom (Teilnahme an der Intervention (ja/ nein) und ist ohne die Hinzunahme von weiteren Variablen als Prädiktor marginal signifikant; die Moderatorvariable ist kontinuierlich (monatlicher Sport in Minuten) und die AV (Stressreduktion von T1 zu T2) ist ebenfalls kontinuierlich. Die Anzahl der auswertbaren Fälle beträgt leider nur 70, die sich in etwa gleicher Anzahl auf die Kontroll- und die Versuchsgruppe verteilen.

Ich habe den Moderator zentriert (die UV nicht, weil man bei einer kategorialen Variable ja keinen Mittelwert berechnen kann) und den Produktterm z_UV x M berechnet. Die UV habe ich im 1. Block eingetragen, im zweiten Block M hinzugefügt und im dritten den Produktterm. Insgesamt war der Beitrag zur Varianzaufklärung von der UV schon relativ gering (marginal signifikant) und M. bzw. der Produktterm konnten kaum noch Varianz aufklären (weit von signifikant entfernt). So weit so gut. Was ich jedoch nicht verstehe ist, dass das erste Modell (nur UV) noch marginal signifikant ist, das zweite Modell (UV und M) nicht einmal mehr marginal signifikant und das dritte Modell (UV, M und Produktterm) ist weit von signifikant entfernt. Ich weiß, dass sich der R² mit der Hinzunahme weiterer Variablen niemals verschlechtern kann; bisher dachte ich aber immer, dass das auch für die Signifikanz des Gesamtmodells gilt. Mache ich da einen fatalen Denkfehler oder muss ich mich bei meinem Modell auf Fehlersuche begeben?

Anmerkung: das ist das erste Mal, dass ich es mit empirischen Daten zu tun habe, also bitte keine blöden Kommentare.

Vielen Dank im Voraus für eure Hilfe.

[PonderStibbons]

Die Anzahl der auswertbaren Fälle beträgt leider nur 70,

In allen 3 Modellen ist also n=70?

dass das erste Modell (nur UV) noch marginal signifikant ist,

R², F-Wert, p-Wert?

das zweite Modell (UV und M) nicht einmal mehr marginal signifikant

s.o.

und das dritte Modell (UV, M und Produktterm) ist weit von signifikant entfernt.

s.o.

Mehr Prädiktoren heißt weniger Freiheitsgrade, aber solange
man nicht weiß, was marginal oder weit entfernt konkret heißt,
oder ob der Moderator missing values hat, ist das schwer zu
kommentieren.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Konzeptpapier]

Vielen Dank schon einmal für die Antwort.

Es sind nach der letzten Datenbereinigung sogar nur noch 64 Fälle (sorry für die Ungenauigkeit), aber das gilt für alle drei Modelle.

Im ersten Modell ist R²= .053, F = 3.457 und p = .068,

im zweiten Modell ist R²= .064, F = 2.081 und p = .134

und im dritten Modell ist R² =.072, F = 1.563 und p = .208

Missing values gibt es theoretisch keine, allerdings haben viele VPN einfach 0 angegeben.

[PonderStibbons]

Je nun, der F-Wert wird kleiner. Verwunderlich fnde ich an dem
Szenario eigentlich nichts.

Mit freundlichen Grüßen

P.