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[viegel]

Hallo zusammen!

Ich habe eine multivariate Regression gerechnet, in der die AV die Kontakthäufigkeit zwischen Enkeln und Großeltern ist. UV sind u.a. Geschlecht der Großeltern, emotionale Verbundenheit, Alter, Wohndistanz...
Wenn ich alles in eine Regressionstopf werfe, ist das Geschlecht der Großeltern signifikant. Wenn ich aber das Geschlecht nur bivariat in Bezug auf die Kontakthäufigkeit betrachte, ist eine Signifikanz nicht einmal in der Nähe (P=0,8). Wie kann das sein?
Mir ist zudem aufgefallen, dass die Signifikanz des Geschlechts multivariat erst dann auftritt, wenn ich die Variable der emotionalen Verbundenheit in die Regression aufnehme. Die Verbundenheit ist bivariat sowohl in Bezug auf Kontakthäufigkeit als auch in Bezug auf das Geschlecht signifikant.

Danke für die Hilfe,
viegel

[PonderStibbons]

Anscheinend meinst Du multiple Regression (1 abhängige Variable,
mehrere Prädiktoren).

Wenn ich alles in eine Regressionstopf werfe, ist das Geschlecht der Großeltern signifikant. Wenn ich aber das Geschlecht nur bivariat in Bezug auf die Kontakthäufigkeit betrachte, ist eine Signifikanz nicht einmal in der Nähe (P=0,8). Wie kann das sein?

Möglicherweise Suppressoreffekt.

Mir ist zudem aufgefallen, dass die Signifikanz des Geschlechts multivariat erst dann auftritt, wenn ich die Variable der emotionalen Verbundenheit in die Regression aufnehme.

Da hast Du den möglichen suppressor.

Die Verbundenheit ist bivariat sowohl in Bezug auf Kontakthäufigkeit als auch in Bezug auf das Geschlecht signifikant.

Das ist uninformativ. Da sollte man schon Stichprobengröße, Größe der
Koeffizientern, p-Wert nennen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[viegel]

Super danke!
Der Hinweis mit dem Suppressoreffekt ist schon mal sehr hilfreich. Jetzt weiß ich wenigstens, nach was ich suchen muss.

[PonderStibbons]

Im Zweifel würde ich die bivariaten Korrelationen wichtiger nehmen als die multivariaten.

Na, eben so nicht. Ebenso wie Scheinkorrelationen gibt es Schein-Nichtkorrelationen oder sogar Korrelationen, wo bivariat das Zeichen der tatsächlichen Beziehung sich umdreht, dann liest man in der Presse eine Aussage wie "Laut Studie XY erhöht sich mit steigendem Einommen die Krankheitsanfälligkeit", und dann wird über Streß etc. spekuliert, dabei wurde nur die entscheidende Drittvariable vergessen einzubeziehen (Alter).