ich habe eine Regression gerechnet und festgestellt, dass die UV einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable hat. Fein. Es hat bloß einen Haken: Einige Vorzeichen stimmen nicht.
Eigentlich hätte ich erwartet, dass die Vorzeichen zweier Parameter positiv sind. Sie sind jedoch negativ - und dazu auch noch sogar signifikant (!). Bevor ich aber jetzt das Sample in die Tonne werfe, habe ich überlegt, wie das zustande kommen kann:
Und zwar wurden beide Variablen über eine Faktorenanalyse aus mehreren Items ermittelt und danach standardisiert. Dies hat zur Folge, dass die Ausprägungen der Variablen mit einer Standardabweichung von 1 um den Mittelwert 0 schwanken. Dies bedeutet aber auch, dass sowohl Ausprägungen vorliegen, die kleiner als 0 sind als auch Ausprägungen die größer als 0 sind. Sofern die Ausprägungen kleiner als 0 sind muss das Vorzeichen des Parameters negativ sein, da nur so ein positiver Zusammenhang hergestellt werden kann. Im anderen Fall muss es positiv sein.
Um eine mögliche dahingehende Verzerrung auszuschließen, bin ich also hingegangen und habe die standardisierten Variablen jeweils um die Zahl 1 erhöht, sodass der Wertebereichen verschoben wurde vom Bereich
Ist meine Vermutung hinsichtlich des Grundes der "falschen" Vorzeichen sinnvoll bzw. kann eine solche "Verzerrung" auftreten und ist mein Vorgehen sachgerecht? Oder habe ich unrecht bzw. kann ich so nicht vorgehen?
Und ganz allgemein: Wenn ich eine Regression mit einigen Kontrollvariablen habe und einige der Kontrollvariablen weisen ein unerwartetes Vorzeichen auf, sind aber nicht signifikant (das Gesamtmodell allerdings schon), muss ich mir dann Gedanken darüber machen oder spielt das keine Rolle, da sie auf Variablenebene nicht signifikant sind?
Vielen lieben Dank für Eure Hilfe,
Wiwi
