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[Q-lenny]

Hi,

Ich habe eine moderierende Regressionsanalyse.
Abhängige Variable = Responsivität
Prädiktor = Aktive Zuständigkeit , Geschlecht , Interaktionsterm: Aktive Zuständigkeit * Geschlecht

Jetzt ist bei meiner Analyse herausgekommen, dass Aktive Zuständigkeit und der Interaktionsterm signifikant geworden ist. Allerdings ist das gesamte Modell nicht signifikant. Man kann erkennen, dass es höchst wahrscheinlich an dem Prädiktor Geschlecht hängt. Kann man den dann aus der Analyse eliminieren und das Modell ohne Geschlecht und nur mit dem Interaktionsterm /Moderator und Aktiver Zuständigkeit testen ? Bzw. gibt es dafür ein standardisiertes Vorgehen ?


Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Wie groß ist denn die Stichprobe? Und was heißt signifikant/nicht signifikant konkret hier? Und wie groß ist das R2?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Q-lenny]

Hi,
Vielen Dank schon mal für die Antwort . Stichprobe ist 218.

Nicht Signifikant ist sehr knapp bei: .078 , R2 .029
Signifikant wäre (ohne Geschlecht) bei: .041 .31

Jetzt habe ich das ganze auch mit Process versucht und dort für das Geschlecht nochmal eine andere Signifikanz bekommen ... (Modell-Sig. ist die gleiche)

[Q-lenny]

Ich hätte gerne Bilder angehängt, aber es funktioniert im Moment nicht. Deswegen der DB-Link :

https://www.dropbox.com/sh/t6mq0s6eqh73 ... WqXEa?dl=0

[PonderStibbons]

Nicht Signifikant ist sehr knapp bei: .078 , R2 .029
Signifikant wäre (ohne Geschlecht) bei: .041 .31

Was meinst Du mit "ohne Geschlecht" - ohne Geschlecht und ohne Interaktion
hoffentlich? Einen Moderator (Geschlecht) aus der Gleichung herauszunehmen
aber die Wechselwirkung drinzulassen geht nicht.

Allgemein gesprochen, man kann nicht beliebig an Regressionsmodellen
herumschrauben, hier eine Variable rein, da eine raus, bis es "passt"
(p < ,05000), weil das überangepasste Modelle und nicht generalisierbare
Ergebnisse mit falschen p-Werten erzeugt.

Ich vermute, die p-Werte der beiden "signifikanten" Koeffzienten für
die Wechselwirkung und den Prädiktor "Aktive Zuständigkeit" sind nicht
besonders weit unter 0,05? So hättest Du ein Regressionsmodell ohne
viel Erklärungswert in der Stichprobe, das auch nicht signifikant von 0
verschieden ist (trotz einigermaßen akzeptabler power wegen des N
von über 200). Und darin 2 Prädiktoren mit nicht sonderlich niedrigen
p-Werten, die nicht signifikant wären, würde man aufgrund multiplen
Testens das alpha anpassen. Meines Erachtens spricht es dafür, das
zugrundeliegende theoretische Modell in dieser betrachteten Population
als wenig aussagekräftig oder nützlich zu beurteilen. Allerdings kenne
ich den theoretischen bzw. praktischen Kontext nicht.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Q-lenny]

Hi,
Danke für die Antwort. Ja gut das ich jetzt weiß, dass ich nicht alles machen kann. Nagut dann hat mein Prädiktor wohl wirklich keine Aussagekraft. Dieser hatte im Vorhinein auch nicht mit meiner abhängigen Variable korreliert. Ich musste aber trotzdem als Sekundäranalyse eine Moderatorhypothese testen.

Jetzt habe ich auch einen Fall in dem das Gesamtmodell signifikant wird, aber kein Faktor. Gilt hier dasselbe oder wie ist die Erklärung dafür ?

R2 = .05
Modell: .008
Aktive Zuständigkeit: p=.14
Geschlecht: p=.059
Interaktionsterm: p=.067

[PonderStibbons]

Danke für die Antwort. Ja gut das ich jetzt weiß, dass ich nicht alles machen kann. Nagut dann hat mein Prädiktor wohl wirklich keine Aussagekraft. Dieser hatte im Vorhinein auch nicht mit meiner abhängigen Variable korreliert. Ich musste aber trotzdem als Sekundäranalyse eine Moderatorhypothese testen.

Das ist ja nicht grundsätzlich verkehrt.

Jetzt habe ich auch einen Fall in dem das Gesamtmodell signifikant wird, aber kein Faktor. Gilt hier dasselbe oder wie ist die Erklärung dafür ?

Da ist eben die gemeinsame Leistung der Prädiktoren ausreichend für
ein "signifkantes" Resultat, nur lässt sich nicht eindeutig bestimmen,
was dazu beiträgt. Wobei ein R² von 0,05 wiederum die Frage aufwirft,
ob man viel damit anfangen kann/soll.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Q-lenny]

Vielen lieben Dank, für die schnelle Antwort.
Jetzt sehe ich einiges klarer.

Viele Grüße
D.

[Q-lenny]

Hi,

Jetzt habe ich leider noch eine Frage . Da es immer noch um die gleichen Variablen geht, dachte ich stelle sie direkt in diesem Beitrag.

Ich habe das ganze auf Multikollinearität getestet.
Leider ist mein VIF-Wert über 10. Ich habe ja nur zwei Prädiktoren und die Interaktion dazu. Im Vorhinein haben diese nicht mit einander korreliert. Kann es sein, dass ein Fehler bei der Berechnung vorliegt ? (Eig. musste ich ja nur z-standardisieren und den Moderator bilden)

Bild: https://www.dropbox.com/s/3coey61qspju3 ... 3.png?dl=0

liebe Grüße
Dominique

[PonderStibbons]

Wie hoch ist denn der Anteil der beiden Geschlechter?

Mit freundlichen Grüßen

P.