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[Mina91]

Immerhin aber klärt das 2. Modell markant mehr Varianz auf. Du könntest
noch berichten, ob der Anstieg im R² statistisch signifikant ist.

Stimmt, du hast Recht. Das finde ich schonmal eine sehr gute Hilfe für die Interpretation!

[Mina91]

Ob dich die Kontrollvariablen interessieren, sollte immer primär eine theoretische Entscheidung ex ante sein. Die Frage ist: Filtert eine Kontrollvariable eine Korrelation zwischen UV und AV heraus, die kausal durch die Kontrollvariable verursacht wird, also eine Scheinkorrelation ist? Hat das Alter sowohl einen Einfluss auf deine AV als auch auf deine UV, sodass für dich der bereinigte Einfluss der UV auf die AV von Interesse ist? Wenn du auf Basis deiner Vorüberlegungen davon ausgehen kannst, ist doch alles in Ordnung und eine Interpretation des Zusammenhangs ohne Kontrolle auf das Alter wäre unsinnig.

Hallo mango,
ich hatte eigentlich am Freitag gleich auf diesen Beitrag geantwortet, aber jetzt erst gesehen, dass meine Antwort anscheinend nicht abgeschickt wurde. Also nochmal..

Ich verstehe leider nicht ganz wie du die Interpretation hier meinst. Meine Vorüberlegungen waren, dass Alter und Geschlecht keinen Einfluss haben sollten. Die Ergebnisse belegen dies ja auch (keine Korrelationen mit meinen anderen Variablen und keine Signifikanz in den Regressionsanalysen). Gut wäre es für mich, wenn ich aufgrund dieser Ergebnisse begründen könnte, dass ich die Kontrollvariablen für die weiteren Analysen ausschließe. Methodisch scheint das aber nicht korrekt zu sein. Also muss ich irgendwie erklären, dass Alter/Geschlecht einen Teil der Varianz erklären, die auch meine UV2 erklärt (was meiner ursprünglichen Annahme widerspricht) und die deswegen unter Beachtung der Kontrollvariablen nicht mehr signifikant wird.


Danke für deinen Tipp zur Darstellungsweise der Regressionswerte!

[Mina91]

Noch ein Versuch von mir:

Ich habe gerade mal die partiellen Korrelationen (mit Alter und Geschlecht) mit den bivariaten Korrelationen verglichen. Dabei fällt auf, dass die Signifikanzwerte sich nur minimal nach unten verändern und alle Korrelationen auf den gleichen Niveaus signifikant bleiben. Das würde doch gegen eine gemeinsame Varianz sprechen, oder?

Würde das nicht bedeuten, dass mein Modell mit den Kontrollvariablen nur nicht signifikant wird, weil durch die zusätzlichen UVs die Teststatistik eine andere ist, wie wir auf der ersten Seite besprochen hatten? Und würde das wiederum nicht dafür sprechen, das Modell ohne Kontrollvariablen zu rechnen, weil diese relevante Varianz aufklären können, sondern stattdessen das Ergebnis nur verzerren?

[PonderStibbons]

Da Du geplant die Kontrollvariaben ins Modell aufgenommen hast,
kannst Du sie nicht einfach wieder rauswerfen, um Signifikanzen
herzustellen. Verzerren tun die auch nichts. Alter und Geschlecht
korrelieren mit den anderen Variablen mit bis zu 0,2 und mit
der abhängigen Variabe korrelieren sie auch. Das reicht an
übernommener Varianzaufklärung, um die p-Werte für die anderen
Prädiktoren über die magischen 5% zu heben. Kleine Stichprobe,
schwache Zusammenhänge, folglich p > 0,05 , wie das eben so ist.

Besprich es doch mal mit Deinen Betreuern.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mina91]

Okay, dann gebe ich auf gegen die Kontrollvariablen vorzugehen
Vielen Dank

[mango]

Ich verstehe leider nicht ganz wie du die Interpretation hier meinst. Meine Vorüberlegungen waren, dass Alter und Geschlecht keinen Einfluss haben sollten.

Das ist aber nicht der Sinn einer Kontrollvariablen. Eine Kontrollvariable ist eine Variable, die du konstant halten möchtest, um auszuschließen, dass der gemessene Einfluss einer anderen Variable genauso gut durch die Kontrollvariable ausgeübt werden kann.

[lisuela]

Hallo, da ich genau das gleiche Problem hatte, fand ich die Beiträge hier sehr hilfreich!
Eine Frage nur noch, wie berichte ich das nun in meiner Arbeit? Gebe ich eine Regression ohne die Kontrollvariablen und eine mit an?

Viele Grüße

[DHA3000]

Du gibst eine Regression nur mit Kontrollvariablen an, um zu zeigen, dass diese alle die erwarteten Vorzeichen haben.
Und dann eine mit Kontrollvariablen plus deinen interessierenden Prädiktoren.

[fsabrina]

Hat jemand eine gute wissenschaftliche Arbeit bzw. guten Artikel für einen solchen Fall als Vorlage-Beispiel? Also was genau wie präsentiert wird/werden sollte?