STATISTIK-FORUM.de

[SoundOfWings]

Hallo liebe Forenmitglieder!
Ich möchte gerne für meine Masterarbeit eine multiple Regression rechnen, habe da aber ein paar Probleme und hoffe, dass ihr mir weiterhelfen könnt.

Ich habe
6 Prädiktoren (UVs): P1, P2, P3, P4, P5, P6 (alle metrisch)
2 Kriterien (AVs): HL, OL (beide metrisch)
Durch Pearson-Korrelationen konnte ich bereits feststellen, dass jeweils nur 4 Prädiktoren mit HL oder OL korrelieren.

Ich möchte gerne testen, wie die 4 Prädiktoren individuell mit dem Kriterium HL und dem Kriterium OL zusammenhängen (positiv, negativ, Stärke des Zusammenhangs).
Nun ist die Sache an sich noch nicht kompliziert, nur dass die 4 Prädiktoren eigentlich keine getrennten Prädiktoren sind, sondern 4 Subdimensionen einer Persönlichkeitsdimension darstellen. Das bedeutet, dass sie alle hoch miteinander korrelieren. Wenn ich jetzt eine multiple lineare Regression rechne, sagt SPSS mir natürlich, dass ich nicht alle 4 Prädiktoren brauche.

Meine Frage an euch wäre jetzt, ob eine multiple lineare Regression da überhaupt angebracht ist und wenn nein, was dann?
Leider wurde auf andere Arten von Regressionsanalysen bei meiner Statistikausbildung nicht wirklich eingegangen und daher bin ich jetzt ein wenig ratlos.
Vielen Dank schon mal im Voraus!

[PonderStibbons]

Ich möchte gerne für meine Masterarbeit eine multiple Regression rechnen, habe da aber ein paar Probleme und hoffe, dass ihr mir weiterhelfen könnt.

Ich habe

...ein Thema, eine Fragestellung, ein Studiendesign, eine Stichprobengröße,
gemessene Variablen. All dies ist aber leider noch nicht konkret geschildert, und ohne
ausreichende Informationen ist es schwierig, Probleme der Datananalyse zu lösen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[SoundOfWings]

Die Studie war eine Online-Befragung mit 150 Probanden.
Die Fragestellung war, ob und wie die 6 Subdimensionen von Neurotizismus mit Leidenschaft zusammenhängen (Ängstlichkeit, Reizbarkeit, usw. -> 6 Prädiktoren). Also z.B., dass Ängstlichkeit negativ mit harmonischer Leidenschaft zusammenhängt. Bei Leidenschaft werden zwei Formen unterschieden, harmonische und obsessive Leidenschaft (HL, OL), daher zwei Kriterien. Außerdem sind alle Variablen intervallskalliert (1-7).
Die Theorie ist, dass nicht alle Prädiktoren auf die gleiche Weise mit einem Kriterium zusammenhängen, weswegen ich sie getrennt untersuche. Nur bin ich mir nicht sicher, wie ich das am besten tun sollte.

[PonderStibbons]

Wieso willst Du da multiple Regressionen rechnen?

Du könntest die Korrelationskoeffizienten vergleichen und/oder jeweils eine Faktorenanalyse mit 7 items rechnen.

mit freundlichen Grüßen

P.

[SoundOfWings]

Danke für die schnelle Antwort! Ich hätte halt gerne noch sagen können, dass meine UVs Prädiktoren von HL und OL sind. Das kann man ja z.B. bei einer Pearson-Korrelation nicht einfach tun.

[PonderStibbons]

Wenn zwei Variablen miteinander korreliert sind, dann ist die eine Prädiktor für die jeweils andere. Daher die Frage, eine multiple Regression Dir konkret zur Beantwortung Deiner Forschungsfrage bringen soll.

mit freundlichen Grüßen

P.

[SoundOfWings]

Nochmal Hi!

Ich wolle es zunächst bei den Pearson-Korrelationen belassen, hatte mir aber schon gedacht, dass das meinem Prof zu wenig ist. Die Variablen sind, wie du sagst, ein Prädiktor für den jeweils anderen. Aber mein Prof möchte jetzt gerne auch eine Multiple Regression um den Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zu erforschen, also eine Kausalbeziehung.

Da das aber aufgrund der hohen Multikollinearität nur schwer geht, war mein Prof mit der Partial Least Square Methode einverstanden, die dafür ja ganz gut geeignet ist. Ich hab damit nur gar keine Erfahrung und meine Ergebnisse werden jetzt auf einmal alle nicht signifikant.
Habe in R mit dem Datensatz "plspm" und "colortools" gerechnet. Vielleicht war das ja die falsche PLS Methode, schließlich gibt es mehr als eine? Bei "plspm" benutzt man Blöcke, die ich eigentlich nicht brauche, weswegen ich in jedem "Block" dann nur eine Variable habe. Kann man die Ergebnisse so wirklich interpretieren?

Kennt sich da jemand aus?
Ich bin für jede Hilfe dankbar.