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[Julchen88]

Hallo zusammen,
ich bin neu hier und hatte gehofft ihr könntet mir bei der Interpretation meiner Auswertung im Rahmen meiner Masterthesis helfen. Ich habe eine hierarchische multiple Regressionsanalyse durchgeführt, um den Zusammenhang zwischen zwei Intervallskalierten Variablen zu messen und für mögliche Einflussfaktoren zu kontrollieren. Mein Ergebnis zeigt mir keine Signifikanz im ersten und zweiten Modell, jedoch scheint eine Variable im zweiten Modell signifikant mit dem Kriterium zusammenzuhängen. Wie habe ich das zu deuten und wie kommt hier das Bestimmtheitsmaß R^2 zum Einsatz? Betrachte ich dieses Maß nur Modellweise, d.h. nur wenn die Modelle signifikant sind oder wie ist dies zu deuten??
Bin da etwas verwirrt und würde mich freuen, wenn ihr mir helfen könntet.

Vielen Dank vorab!

LG, Julchen

[PonderStibbons]

Ich habe eine hierarchische multiple Regressionsanalyse durchgeführt,

Wie sah die konkret aus, wieviele Variablen, wieviele Schritte, und vor allem, wie groß ist die Stichprobe?

um den Zusammenhang zwischen zwei Intervallskalierten Variablen zu messen

Und zwar welchen? Wie lauten denn Thema und Fragestellung der Studie?

und für mögliche Einflussfaktoren zu kontrollieren.

Welche? Wieviele? Warum? - Es wäre wohl besser, Hintergunrd und Vorgehensweise zusammenhängend und vollständig zu beschrieben.

Mein Ergebnis zeigt mir keine Signifikanz im ersten und zweiten Modell

Was heißt das konkret, p=0,050? p=0,87?

jedoch scheint eine Variable im zweiten Modell signifikant mit dem Kriterium zusammenzuhängen.

Welche? Und was heißt das konkret mit dem "signifikant" - p=0,499? p=0,00001?

Wie habe ich das zu deuten und wie kommt hier das Bestimmtheitsmaß R^2 zum Einsatz? Betrachte ich dieses Maß nur Modellweise, d.h. nur wenn die Modelle signifikant sind oder wie ist dies zu deuten??

Das betrachtet man doch immer. Oder was meinst Du mit der Frage?

LG

wtf


Mit freundlichen Grüßen

P.

[Julchen88]

meine Hypothese vermutet einen positiven Zusammenhang zwischen Narzissmus und Risikobereitschaft. Stichprobe = 108. Kontrollvariablen sind Alter, Amtszeit und Bildungsgrad. Habe diese im ersten Schritt in die Analyse aufgenommen und im zweiten Schritt Narzissmus hinzugefügt. Modell eins zeigte keine Signifikanz (p = .198), Modell zwei ist signifikant (p = .001). Jedoch ist im Modell eins die Variable "Alter" signifikant (p = .042). Im Modell zwei ist diese Signifikanz nicht merh gegeben, dann zeigt sich ein p = .166 für das Alter. Wie ist dies zu deuten?? Normalerweise betrachte ich doch bei einer hierarchischen Regression die delta R^2. Ich bin mir jedoch unsicher, ob man das nur macht, wenn zwei Modelle Signifikant sind. In meinem Fall ist ja nur Modell zwei signifikant, Modell eins jedoch nicht. Muss ich dann einfach das R^2 von Modell 2 betrachten oder wie interpretiere ich dieses Ergebnis?

Danke für die schnelle Antwort!!

MfG,
Anna

[PonderStibbons]

Habe diese im ersten Schritt in die Analyse aufgenommen und im zweiten Schritt Narzissmus hinzugefügt. Modell eins zeigte keine Signifikanz (p = .198), Modell zwei ist signifikant (p = .001). Jedoch ist im Modell eins die Variable "Alter" signifikant (p = .042). Im Modell zwei ist diese Signifikanz nicht merh gegeben, dann zeigt sich ein p = .166 für das Alter. Wie ist dies zu deuten??

Gar nicht. Es ist doch Deiner Darlegung nach ene Kontrollvariable. Da Alter und Narzissmus korreliert zu sein scheinen, macht Alter als Kontrollvariable anscheinend ja ihren Job. Warum überhaupt Alter "kontrolliert" werden musste, weiß ich allerdings nicht.

Normalerweise betrachte ich doch bei einer hierarchischen Regression die delta R^2. Ich bin mir jedoch unsicher, ob man das nur macht, wenn zwei Modelle Signifikant sind.

Normalerweise berechnest Du einfach das volle Regressionsmodell, das sich aus theoretischen, inhaltlichen und vielleicht auch aus Erkenntnissen anderen Studien herleitet, und verzichtest auf so einen Firlefanz wie "hierarchisches Vorgehen". Was bringt es denn? Sichtlich keine Erkenntnisse und nur ein Durcheinander an Ergebnissen. Falls Dir also die Art der Analyse freisteht, dann könntest Du auf das schrittweise Vorgehen einfach verzichten.

In meinem Fall ist ja nur Modell zwei signifikant, Modell eins jedoch nicht.

Dich interessiert doch sowieso nur Modell 2, in Modell 1 sind allein die "Kontrollvariablen" (deren Sinn ich wie gesagt nicht beurteilen kann), die inhaltlich nicht interessieren (sonst wären sie keine Kontrollvariablen).

MfG,

wtf

Mit freundlichen Grüßen


P.