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[howfein]

Hallo,

ich habe eine Suppressorvariable und versuche gerade herauszufinden wie ich diese interpretieren soll. Im Netz steht "eine Variable, die den Vorhersagebeitrag einer oder mehrerer Prädiktoren erhöht, in dem sie irrelevante Varianzen in diesen unterdrückt." Ich weiß was Varianz bedeutet, verstehe aber nicht was mit "irrelevanter Varianz" gemeint ist. Kann mir das jmd vllt an einem einfachen Beispiel erklären?

MfG
howfein

[PonderStibbons]

Im Netz steht "eine Variable, die den Vorhersagebeitrag einer oder mehrerer Prädiktoren erhöht, in dem sie irrelevante Varianzen in diesen unterdrückt."

Mehr steht im "Netz" nicht? In meinem steht noch viel mehr.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[howfein]

Die Definitionen im Netz enthalten immer "irrelevante Varianz"... Es gibt bei Youtube auch eine Video dazu, welches ich nicht so richtig verstehe:

https://www.youtube.com/watch?v=Ysg6-puIR1s
Es gibt drei Variablen: zwei UV's "Sport treiben" und "Kalorien" und als AV "Gewichtsverlust". Eine lineare Regression zeigt, dass "Sport treiben" signifikant positiv mit "Gewichtsverlust" und mit "Kalorien" korreliert . Eine weitere lineare Regression zeigt, dass "Kalorien zunehmen" mit "Sport treiben" kolleriert, aber nicht signifikant und sehr schwach mit "Gewichtsverlust". Das verstehe ich schonmal nicht, eigtl müsste "Kalorien" doch negativ mit "Gewichtsverlust korrelieren". Wenn ich jetzt alle drei Variablen in ein Modell packe, also in eine lineare Regression mit zwei UV's und einer AV dann wird "Kalorien" plötzlich signifikant und korreliert negativ mit "Gewichtsverlust". Also ist "Kalorien" eine Suppressorvariable. Ich verstehe aber nicht, wie ich diesen Befund interpretieren soll. Wieso gibt es plötzlich einen signifikanten Effekt zwischen "Kalorien" und "Gewichtsverlust" nur weil "Sport treiben" mit im Modell ist?

MfG
howfein

[PonderStibbons]

Die Definitionen im Netz enthalten immer "irrelevante Varianz"...

So eine Defintion habe ich noch nie gelesen, aber mag sein. Gemeint ist wohl, dass man zunächst eine korrelative Analyse
A -> C hat, wobei A eben nicht C vollständig vorhersagt (die gesamte Varianz von C aufklärt), sondern eine Fehlervarianz
verbleibt. Der Signifikanztest für die Korrelation A/C setzt aber aufgeklärte Varianz mit Fehlervarianz in Beziehung. Je
ungünstiger das Verhältnis zwischen aufgeklärter Varianz und Fehlerrauschen ist, desto höher der p-Wert.
Es wäre demnach wünschenswert, eine zusätzliche Variable zu haben, welche das Fehlerrauschen verringert.

Wenn ich jetzt alle drei Variablen in ein Modell packe, also in eine lineare Regression mit zwei UV's und einer AV dann wird "Kalorien" plötzlich signifikant und korreliert negativ mit "Gewichtsverlust". Also ist "Kalorien" eine Suppressorvariable.

An sich wäre Sport der Suppressor? Die "eigentlich" negative Beziehung Kalorienzufuhr
-> Gewichtsverlust wird durch Sporttreiben maskiert. Der Effekt der Kalorienzufuhr
wurde erst sichtbar, als berücksichtigt wurde, dass mit mehr Sport (mehr
Kalorienverbrauch, also für sich positive Beziehung zu Gewichtsabnahme)
mehr Kalorien aufgenommen wurden.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[howfein]

So eine Defintion habe ich noch nie gelesen, aber mag sein.

Doch das lese ich ganz oft, bspw hier:
Bei einem Suppressor handelt es sich um eine Prädiktorvariable, die den Vorhersagebeitrag einer (oder mehrerer) anderer Variablen erhöht, in dem sie für die Vorhersage irrelevante Varianzanteile unterdrückt.

An sich wäre Sport der Suppressor?

Ja, das stimmt wohl: Ein Supressor erhöht den Vorhersagebeitrag einer (oder mehrerer) anderer Variablen...

Die "eigentlich" negative Beziehung Kalorienzufuhr -> Gewichtsverlust wird durch Sporttreiben maskiert.

Maskiert im Sinne von fehlerhafte Varianzanteile unterdrücken?

Der Effekt der Kalorienzufuhr wurde erst sichtbar, als berücksichtigt wurde, dass mit mehr Sport (mehr Kalorienverbrauch, also für sich positive Beziehung zu Gewichtsabnahme) mehr Kalorien aufgenommen wurden.

Ok, aber rein theoretisch muss doch zwischen Kalorien und Gewichtsverlust auch ohne Sport eine negative signifikante Beziehung bestehen oder nicht?

MfG
howfein