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[wolldecke]

Hallo ihr

Und zwar habe ich eine hierarchische multiple Regressionsanalyse durchgeführt und folgende Prädiktoren (UV) als Blöcke nacheinander eingefügt:

1) Dunkle Triade (Persönlichkeitskonstrukt)
2) Persönlichkeitskovariate (Big 5 etc...)
3) Geschlecht


Wenn ich jetzt bei der AV "XY" (Schritt 1, nur Dunkle Triade) keinen signifikanten Zusammenhang habe, sich aber nach Schritt 2 ein signifikanter ZH zeigt, bedeutet das, dass hier ein Suppressor-Effekt wirkt? Bzw. wie kann ich das Ergebnis allgemein interpretieren?

Danke euch im Voraus!

Alles Liebe,
Melissa

[PonderStibbons]

Wenn ich jetzt bei der AV "XY" (Schritt 1, nur Dunkle Triade) keinen signifikanten Zusammenhang habe,

Was heißt das, p=0,050? p=0,99?
Wie hoch ist der Koeffizient und sein Standardfehler und wie groß die Stichprobe?

sich aber nach Schritt 2 ein signifikanter ZH zeigt,

Was heißt das, p=0,499? p=0,0000001?
Wie hoch ist der Koeffizient und sein Standardfehler?

wie kann ich das Ergebnis allgemein interpretieren?

Allgemein gar nicht, nur spezifisch.
Wie hoch sind Dunkle Triade und die Persönlichkeitskovariate mitenander
korreliert und wie hoch ist die Perönlichkeitskovariate mit der abhängigen
Variabe korreliert?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[wolldecke]

Danke für deine schnelle und freundliche Antwort. Ich dachte das Ganze sei ein bisschen weniger kompliziert Ich hoffe meine Antworten passen so...

Aber ist der Suppressor Effekt eine mögliche Erklärung oder könnte es andere Gründe geben? Ich versteh das mit dem Suppressor-Effekt auch leider nicht 100% ...

Stuchprobengröße ist N = 511

Wenn ich jetzt bei der AV "XY" (Schritt 1, nur Dunkle Triade) keinen signifikanten Zusammenhang habe,

Was heißt das, p=0,050? p=0,99?
Wie hoch ist der Koeffizient und sein Standardfehler und wie groß die Stichprobe?

r = -.08; SE = .012; p = .103

sich aber nach Schritt 2 ein signifikanter ZH zeigt,

Was heißt das, p=0,499? p=0,0000001?
Wie hoch ist der Koeffizient und sein Standardfehler?

r = -.15; SE = .015; p = .013

wie kann ich das Ergebnis allgemein interpretieren?

Allgemein gar nicht, nur spezifisch.


Wie hoch sind Dunkle Triade und die Persönlichkeitskovariate mitenander
korreliert

rs sind zwischen -.25 und .42, p = .000 also je nach Persönlichkeitskonstrukt

und wie hoch ist die Perönlichkeitskovariate mit der abhängigen
Variabe korreliert?


keine signifikanten ZH, nur bei einem persönlichkeitskovariat mit r = -.226, p = .000

Mit freundlichen Grüßen

P.

[PonderStibbons]

Du machst Dir vertiefte Gedanken über eine Änderung des Koeffizienten von -0,08
auf -0,15, d.h. um eine Änderung von 0,07? Ob das im einen Fall "statistisch
signifikant" ist, im anderen Fall nicht, ist doch nahezu bedeutungslos.

Alas, wenn ein mit dem Kriterium unkorrelierter Prädiktor ins Modell kommt,
der mit dem ersten betrachteten Prädiktor korreliert, dann nimmt dieser
hinzugekommene Prädiktor unerklärte Varianz auf sich, die vorher noch auf
den ersten Prädiktor entfiel. Ich schätze, eine Websuche nach Suppressor-
Effekt/effect wird ausführlichere Darstellungen zutage bringen. Bei n=500
lassen sich auch sehr kleine solcher Effekte demonstrieren, wie man sieht.
Ob man das groß diskutieren sollte, sei wie gesagt dahingestellt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[wolldecke]

Okay, also in dem Fall bedeutet das, wenn ich solche minimalen Änderungen habe, dass das so geringfügig ist bzw. zu bedeutungslos um mit dem Suppressor-Effekt in Zusammenhang zu bringen / zu diskutieren?

Kann ich dann bei meiner Präsentation sagen, dass die Änderungen des Korrelationskoeffzienten nur sehr gering sind und dass es in diesem Fall dann nicht unbedingt "wert" ist zu diskutieren, ob ein Suppressor-Effekt hier wirkt...?

Sorry, ich hab leider nicht so das grandiose Verständnis was Statistik angeht, ich muss es nur bei meiner Präsentation einigermaßen erklären können, warum es in Schritt 1 nicht signifikant ist und in Schritt 2 signifikant...

Dankeschön vielmals für deine Antwort!

[PonderStibbons]

Die betrachtete Variable hat im ersten Modell einen geringen und
inferenzstatistisch nicht signifikanten Zusammenhang mit dem outcome.
Durch Hinzunahme der weiteren Prädiktoren wird der Koeffizient
etwas erhöht und wird dann auch inferenzstatistisch signifikant. Grund
dafür ist anscheinend ein (kleiner) Suppressor-Effekt.

Der Zusammenhang der erklärenden Variable mit dem outcome ist
aber auch im zweiten Modell nur gering (statistische Signifikanz hin oder
her - die sagt ja nichts darüber aus, ob ein Effekt groß/bedeutend/
relevant ist. Sondern nur, ob man genügend Grund hat, die
Nullhypothese zu verwerfen, die behauptet, der Effekt sei in
der Grzndgesamtheit exakt = 0,0000000...). Nun kann es natürlich sein,
dass auch ein numerisch kleiner Zusammenhang inhaltlich oder für die
Forschung eine wichtige Erkenntnis darstellt. Das kommt auf den Kontext
an, den ich hier nicht kenne.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[wolldecke]

Du bist super, danke für deine tollen verständlichen Erklärungen.... Echt spitze!

Also im Prinzip geht es bei mir um die Nutzungsmotivation, Nutzungshäufigkeit und Erfolgsrate (AV) von Persönlichkeiten der dunklen Triade (3 UV's + Kovariate (5 UV's) + Geschlecht (1 UV mit 2 Ausprägungen?)) im Zusammenhang mit der Tinder App. Ich gehe stark davon aus, dass kleine Effekte (Korrelationskoeffizienten r) und Suppressor-Effekte meiner Ergebnisse eher weniger praktisch bedeutsam sind. Wenn das der Fall ist, wäre meine Argumentation schon i.O. wenn ich eben sage, dass es hier ein kleiner Suppressor-Effekt wirkt, aber die Effekte generell klein sind und eine Diskussion darüber deshalb dahingestellt sei?

Im Prinzip will ich nur kenntlich machen, dass mir aufgefallen ist, dass hier ein Suppressor-Effekt wirksam ist, aber eigentlich hoffe ich, dass niemand näher drauf eingeht, da mein statistisches Wissen eher begrenzt ist. Da es um meine Masterarbeits-Defensio geht, wäre es extrem wichtig, dass ich einigermaßen weiß wovon ich rede. Ich könnte dir sonst gerne weitere Kontext-Info zukommen lassen.

Habe noch eine weitere Frage, falls du noch ein wenig Ausdauer mit mir hast

Wenn Schritt 1 bei einer UV der dunklen Triade (Psychopathie) signifikant ist, in Schritt 2 wiederum nicht, jedoch dann wieder in Schritt 3 signifikant, bedeutet das, dass das Geschlecht eventuell mit den Persönlichkeitskovariaten und / oder der dunklen Triade korreliert [Suppressor-Effekt]? Wie bei dem anderen Bsp. ändern sich die Koeffizienten jedoch nur geringfügig...


Vielen lieben Dank nochmal, bist mir eine riesen Hilfe!

[howfein]

Hallo,

du kannst die Korrelation extra betrachten, nur bezüglich des Geschlechts. Über Daten> aufgeteilte Datei> Ausgabe nach Gruppen aufteilen > Geschlecht

Eine Frage: ich habe den selben Fall, dass eine nicht bestehende Korrelation zwischen Prädiktor und Kriterium plötzlich doch signifikant wird, wenn eine Drittvariable dazukommt (in einer multiplen Regression). Ich habe hier also auch einen Suppressionseffekt. Nun meine Frage: ich müsste neben dem Suppressionseffekt gleichzeitig auch eine partielle Mediation haben, denn der Prädiktor und das Kriterium korrelieren nun miteinander, weil wie gesagt die Drittvariable dabei ist (Suppressionseffekt) UND die Drittvariable selber ist auch signifikant in der multiplen Regression. Das ist dann also ein Suppressionseffekt und eine partielle Mediation oder nicht?

Viele Grüße
h.

[wolldecke]

also du meinst ich muss dann schauen ob das geschlecht oder die persönlichkeitskovariate mit der dunklen triade korrelieren und die korrelationen einzeln überprüfen (wie du es oben beschrieben hast)?

bei deiner frage zu partielle meditatio bin ich leider total überfragt, bin leider nicht so sehr bewandert mit statistik... tut mir sehr leid, hoffe du findest eine lösung / antwort!

Alles liebe,
M.