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[Kaisimilia]

Aloha,

ich rechne eine Regressionsanalyse mit drei Modellen.

Im ersten Modell sind Variable A und B enthalten
im zweiten kommt Variable C hinzu
im dritten Variable D.

Es gibt keine logische Begründung für die Reihenfolge, in einer anderen Regression lasse ich das erste Modell z.B. weg.
Sollte ich die Reihenfolge des einfügens von Variable C und D auch ändern um die Änderungen in R² besser vergleichen zu können oder macht es gar keinen Sinn?
Ginbt es evtl. Gründe die dafür sprechen?

Ich möchte im Endeffekt schauen in wie weit Variable C und D unterschiedlichen oder evtl. sogar gemeinsamen Einfluß auf den Prädiktor haben.

danke und liebe Grüße,
Kai

[strukturmarionette]

Hi,

- mit welchen Typ vop Regression experimentiert Du denn?
- was versteht Du konkret unter 'Reihenfolge des Prädiktoreneinschlusses'?

Gruß
S.

[Kaisimilia]

Ich habe eine hierarchische lineare Regression.

Bei Spss ist das die Auswahl "Einschluss" und ich definiere die Prädiktoren Blockweise. Sprich im ersten Modell Variabla A und B im zweiten Modell dann Variable A, B und C und im dritten Modell dann Variable A, B, C, und D. Die Kennwerte für Modell 3 sind entsprechend immer gleich die Änderung von R² aber natürlich utnerschiedlich, wenn ich Pädiktor C un D vertausche das R² am Ende jedoch wieder gleich.

Liebe Grüße,
Kai

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe eine hierarchische lineare Regression.
Bei Spss ist das die Auswahl "Einschluss" und ich definiere die Prädiktoren Blockweise.

- Das ist nachvollziebar.
- Der Rest (das mt den UV-Kombinationen) nicht
- viell besteht ein Missverständnis dahingehend was eine HierLinRegress macht bzw beim Sinn und Zweck
- viell besser konkret die Fragestellung formulieren

Gruß
S.

[Kaisimilia]

Am Beispiel:

Ich möchte Funktionseinschränkungvorhersagen und nehme dafür in
Block A: Alter und Geschlecht auf R²=.012
Block B: Alter Geschlecht und untere Rückenschmerzen ∆R²=.249
Block C: Alter Geschlecht und untere Rückenschmerzen und obere Rückenschmerzen ∆R²=.038
auf.

Nun rechne ich die Regression udn am Ende kommen die selben Parameter raus als wenn ich:
Block A: Alter und Geschlecht auf R²=.012
Block B: Alter Geschlecht und oberer Rückenschmerzen ∆R²=.107
Block C: Alter Geschlecht und oberer Rückenschmerzen und untere Rückenschmerzen ∆R²=.180
rechne.

Wobei ein Unterschied auftreten kann ist in der Änderung von R² z.B. von Block A auf Block B und von B auf C.

Kann ich das so interpretieren, dass sich oberer und unterer Rückenschmerz eine Varianz teilen? Tests auf Mulitcolinearität waren negativ.

[strukturmarionette]

Hi,

Ich möchte Funktionseinschränkungvorhersagen und nehme dafür in
Block A: Alter und Geschlecht auf R²=.012
Block B: Alter Geschlecht und untere Rückenschmerzen ∆R²=.249
Block C: Alter Geschlecht und untere Rückenschmerzen und obere Rückenschmerzen ∆R²=.038
auf.

- Wenn Du jetzt noch die Stichprobenumfänge kennst und die jeweiligen Signifikanzwerte und die zugrundeliegenden Nullhypothesen der Signifikanztests, dann ist es doch klar, oder?

Gruß
S.