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[neradus]

Hallo zusammen,

ich bräuchte Hilfe bei der Interpretation einer hierarchischen multiplen Regressionsanalyse:

ich nehme eine hierarchische multiple Regression vor in der ich im 1. Schritt 3 Kontrollvariablen in das Modell per Entermethode miteinfließen lasse um im 2. Schritt zu analysieren wie sich eine 4. Prädiktorvariable auf die abhängige auswirkt. Eine der Kontrollvariablen ist im ersten Schritt mit sig. .028 signifikant. Sobald ich die 4. Variable im 2. Schritt mitaufnehme erhöht sich dieser Wert jedoch auf .149 (die 4. Variable ist mit .000 signifikant). Die Stichprobengröße beträgt N=249 und der VIF liegt zwischen 1.004 und 1.059. Das korrigierte R² des Modells liegt im ersten Schritt bei .013 und nach dem 2. bei .060. Außerdem bezieht sich diese Untersuchung auf ein sozialwissenschaftfliches Thema. Das niedrige R² im 2. Schritt ist also akzeptabel.

Meine Interpretation wäre, dass zwischen der signifikanten Kontrollvariablen und der 4. eine gewisse Kollinearität vorliegt und die 4. Variable nach ihrer Einfügung der Kontrollvariablen ihren Beitrag zur Varianzaufklärung wegnimmt. Bei einem korrigierten R² von 1,3% war das Modell ja eh nicht wirklich gut. Kommt diese Interpretation hin oder wie ist es sonst möglich, dass die Signifikanzwerte dermaßen unterschiedlich sind?

Viele Grüße und vieln Dank für alle Antworten

[PonderStibbons]

Es wäre nützlich, konkret die Fragestellung und was die Variablen repräsentieren zu beschreiben, sowie die Stichprobengröße. Man weiß nicht, worum es konkret geht. Das ist nicht nur grottenlangweilig, sondern verringert auch die Chance, auf eine korrekte Problemlösung zu kommen.

[neradus]

Vielen Dank für die Antwort,

Es geht um die Untersuchung inwiefern sich familiäre Probleme auf die Arbeitsqualiät von Arbeitnehmern auswirken. Die abhängige Variable ist die Arbeitsqualität. Variablen 1-3 sind die Kontrollvariablen Alter, Geschlecht und „sonstige Probleme auf der Arbeit“. Die zu untersuchende 4. Variable stellt „familiäre Probleme“ dar. Die oben erwähnte Kontrollvariable mit dem niedrigen Signifikanzwert (.023) ist die „sonstige Probleme auf der Arbeit“-Variable. Sobald ich nun die 4. Variable im 2. Schritt einfüge erhöht sich eben dieser sig. Wert auf .149.

meine Frage ist, ob die Interpretation dass die neue 4. Variable den Zusammenhang den die Kontrollvariable signifikant werden ließ noch besser darstellt und dadurch die Signifikanz der Kontrollvariable schwächer wird, schlüssig ist.

[strukturmarionette]

Hi,

meine Frage ist, ob die Interpretation dass die neue 4. Variable den Zusammenhang den die Kontrollvariable signifikant werden ließ noch besser darstellt und dadurch die Signifikanz der Kontrollvariable schwächer wird, schlüssig ist.

- Nee. Das einzige was Du dabei statistisch schlüssig interpretieren könntest (worüber Du allerings nichts berichtest), wäre das Delta_F, Delta_R und den Signifikanzbefund daraus.

Gruß
S.

[neradus]

Viele Dank für deine Antwort!

Änderung des R² beträgt: .025 um 1. und .051 im 2. Schritt.
Änderung in F ist: 2,065 nach dem 1. und 13,418 nach dem 2. Schritt und
Sig. Änderung in F liegt bei .105 und.000

Viele Grüße

N.

[PonderStibbons]

Es geht um die Untersuchung inwiefern sich familiäre Probleme auf die Arbeitsqualiät von Arbeitnehmern auswirken. Die abhängige Variable ist die Arbeitsqualität. Variablen 1-3 sind die Kontrollvariablen Alter, Geschlecht und „sonstige Probleme auf der Arbeit“. Die zu untersuchende 4. Variable stellt „familiäre Probleme“ dar. Die oben erwähnte Kontrollvariable mit dem niedrigen Signifikanzwert (.023) ist die „sonstige Probleme auf der Arbeit“-Variable. Sobald ich nun die 4. Variable im 2. Schritt einfüge erhöht sich eben dieser sig. Wert auf .149.

Da wäre nun erstmal die Frage, wieso Dich das interessiert, Kontrollvariablen sind doch
nicht inhaltlich von Bedeutung. Aber der beobachtete Effekt ist genau der, wegen dem
man Kontrollvariablen aufnimmt, beide Prädiktoren sind miteinander korreliert und teilen
Varianz im Kriterium. Folgerichtig wird die Varianzaufklärung des einen schwächer, wenn
man den zweiten hinzufügt, wie Du schon selbst angenommen hast.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[neradus]

Ok besten Dank für die Antwort.

Könnte man in diesem Fall dann auch schon von einem Mediationseffekt sprechen? D.h. Der Einfluss von mm_wfc auf die UV wird über mm_fwc medeirt. (mm_wfc korreliert hoch signifikant mit mm_fwc)



1.Schritt B ß sig.
m_sex -.008 -.004 .943
m_age -.004 -.057 .369
mm_wfc -.201 -.141 .028

2. Schritt
m_sex -.040 -.023 .705
m_age -.005 -.065 .296
mm_wfc -.131 -.092 .149
mm_fwc -.449 -.232 .000

Besten Dank für die Antworten, ihr würdet mir sehr weiterhelfen!

[PonderStibbons]

Der Einfluss (Prädiktorgewicht) ändert sich doch kaum. Von -0.14 auf -0.09. Sieht nicht
aus, als wäre da groß was vermittelt.
Analyse und Tests von Mediatoreffekten sind aber sowieso ein bißchen komplizierter.

Mit freundlichen Grüßen

P.