STATISTIK-FORUM.de

[Cookey]

Hallo,

mir kamen noch Unklarheiten zur Regressionsanalyse (blockweise).

Was genau bedeutet es, wenn die Residuen nicht normalverteilt sind?
Jemand sagte, dass dies nur hieße, dass das Modell nicht für die Gesamtpopulation, sondern ausschließlich für meine Stichprobe gelte. Stimmt dies?
Irgendwo stand allerdings auch, dass das Modell in diesem Fall eine schlechte Datenabbildung sei ("fairly poor fit of the sample data“*). Habe ich dies richtig interpretiert, dass damit sogar bereits die Daten meiner eigenen Stichprobe unzureichend abgebildet werden? Und ist dies wahr?

Und was bedeutet es, wenn daraufhin die Cut-Offs für die Cook-Distanz, zentrierten Hebelwerte und die Malahanobis-Distanz und DFBeta eingehalten werden, es jedoch zahlreiche(!!) Werte gibt, die die Cut-Offs des CVR (Kovarianz-Verhältnisses) und des DDFit überschreiten? Kann ich die Regressionsgleichung dennoch als für meine Stichprobe (wenigstens eingeschränkt) als gültig erklären, wenn ich diverse Schwachstellen einräume oder kann ich dann gleich das ganze Modell "vergessen"?

PS: Ich arbeite mit SPSS, es geht um den Fachbereich Psychologie, n = 221.

Danke schon einmal!!

Mit freundlichen Grüßen
Cookey

* Quelle: https://books.google.at/books?id=c0Wk9I ... 25&f=false

[strukturmarionette]

Hi,

mir kamen noch Unklarheiten zur Regressionsanalyse (blockweise).

- Was willst Du denn feststellen? Zu welcher Fragestellunge bzw zu welchen Fragestellungen? Mit Deinen 'Blöcken'?
- Auf welchen 'Block' beziehen sich Deine Befunde? Deine Googlo-Hits?
- Welche Variablen (auch: manisfest oder latent) und wieviele (UV und AV) liegen im einzelnen je Block zugrunde?

Gruß
S.

[Cookey]

Hallo,

danke erst einmal für Deine ANtwort!

Was willst Du denn feststellen? Zu welcher Fragestellunge bzw zu welchen Fragestellungen?

Ich möchte eine Regressionsanalyse durchführen, mithilfe derer der Einfluss der UVs

a) eines dichotomen Merkmals ("klinisch-vs.nicht-klinisch"; im Block 1) und
b) acht verschiedener intervallskaliert behandelter, psychologischer Subskalen (Facetten) eines psychologischen Persönlichkeitsmerkmals (verschiedene Facetten eines präventiven Persönichkeitsmerkmals; im Block 2)

auf eine ebenso intervallskaliert behandelte dritte AV (eine spezifische psychologische Skala zur Symptomerfassung bei bestimmten Erkrankungen) erfasst werden sollte.

(Die intervallskalierten Subskalen fungieren hier quasi als UV, dabei wird das dichotome Merkmal kontrolliert; wenn man das so ausdrücken kann/darf.)

Multikollinearität sollte einmal als ausgeschlossen betrachtet werden, auch wenn der VIF in zwei Fällen sogar die 2,0 um einiges überschreitet. Ist dies überhaupt legitim? Mir wurde dies jedenfalls mitgeteilt, da man immer selbst hineininterpretieren darf, was eine "maßgebliche Überschreitung" dieses Wertes sei.

Mit Deinen 'Blöcken'?
- Auf welchen 'Block' beziehen sich Deine Befunde? Deine Googlo-Hits?
- Welche Variablen (auch: manisfest oder latent) und wieviele (UV und AV) liegen im einzelnen je Block zugrunde?

Sowohl die Reihe der 8 intervallskalierten UVs im ersten Block, d.h. der Subskalen bzw. Facetten, als auch die eine dichotome UV im zweiten Block, als auch die AV würde ich eher als latent bezeichnen, da es sich hier um psychologische Konstrukte, eine Einschätzung in klinisch-vs.-nicht-klinische Gruppen hinsichtlich ihrer psychologischen Symptomatik bzw. um diese angesprochene Symptomatik selbst (in der AV) handelt.
Natürlich kann man Symptome auch teilweise beobachten; da es sich jedoch in erster Linie um Selbsteinschätzung handelt, oder die Variablen zumindest teilweise auf nur subjektiv empfundenen Items basieren, würde ich das Ganze als größtenteils latent angeben (hoffe ich habe deine Frage so richtig verstanden).

Mit freundlichen Grüßen
Cookey