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[Pzywi]

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage bezüglich der Aussage von R^2. Ich habe eine multivariate Analyse durchführt und mein R^2 ist 27,5%. Hat das irgendeine Aussage in Bezug auf meine Ergebnisse? Also muss ich z.B. meine Hypothese ablehnen wenn das R^2 zu klein ist obwohl ich einen signifikanten Zusammenhang erhalte? Oder hat das nichts damit zu tun?

Liebe Grüße

P.

[PonderStibbons]

Also muss ich z.B. meine Hypothese ablehnen wenn das R^2 zu klein ist

Wieso findest Du das zu klein?

obwohl ich einen signifikanten Zusammenhang erhalte?

Konkret welche Hypothese meinst Du ablehnen zu müssen?

Oder hat das nichts damit zu tun?

Schildere einmal Thema, Fragestellung, beteiuligte Variablen und wie sie
gemessen wurden, Stichprobengröße und genauen p-Wert.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Pzywi]

Hallo,
danke für die schnelle Antwort. In meiner Untersuchung teste ich ob die Stimmung in Zeitungsartikeln (positiv, negativ...) einen Einfluss auf die Kapitalmarktreaktion (abnormale Renditen) hat. Meine Ho ist somit dass es keinen Einfluss gibt. Die Stichprobengröße ist 50, meine abhängige Variable ist die abnormale Rendite und meine sozusagen wichtigste unabhängige Variable ist der Tonwert, den ich mit einer bestimmten Formel berechnet habe. In der multivariaten Analyse habe ich nun noch einige Kontrollvariablen eingefügt, darunter Marktwert usw. Alle Variablen sind metrisch skaliert.

Der SPSS Output der linearen Regression zeigt nun einen signifikanten Einfluss des Tons auf die abnormale Rendite. Sonst hat keine der Kontrollvariablen einen signifikanten Einfluss. Demnach würde ich jetzt die H0 ablehnen. Allerdings irritiert mich das "kleine" R^2. Weil es ja eigentlich bedeutet dass mein Modell nur einen rel. geringen Anteil der Varianz erklärt und noch andere Faktoren Einfluss auf die unabhängige Variable haben müssten. Könnte es nicht dann theoretisch sein, dass der Einfluss des Tons auf die abnormale Rendite wieder insignifikant würde wenn ich für mehr Variablen kontrollieren würde?

Danke

P.

[PonderStibbons]

Allerdings irritiert mich das "kleine" R^2.

Klein gemessen woran? Hat die Variable in anderen Studien mehr Vorhersagewert?
Mir käme ansonsten R²=27% (d.h. R=0,52) eher verdächtig hoch vor für so eine Variable
und so einen Kontext.

Weil es ja eigentlich bedeutet dass mein Modell nur einen rel. geringen Anteil der Varianz erklärt und noch andere Faktoren Einfluss auf die unabhängige Variable haben müssten.

Na eben. Kannst Du begründet (!) annehmen, allein mit einer Variable wie "Tonlage in Zeitungen"
die Varianz von abnormalen Renditen zu wieviel - 70%? 80? 90? aufklären zu können? Neben dem
Umstand, dass viele Faktoren da reinspielen dürften, von denen die Variable nur einen begrenzten
Anteil wiederspiegelt, ist sie aller Erfahrung nach auch noch mäßig reliabel, d.h. zustzlich senkt
das Messfehlerrauschen die Varianzaufklrung.

Könnte es nicht dann theoretisch sein, dass der Einfluss des Tons auf die abnormale Rendite

Wieso Einfluss? Ob das Einfluss hat, kannst Du bei Deinem Beobachtungsdesign
doch gar nicht bestimmen. Allenfalls kannst Du korrelative Zusammenhänge
feststellen.

wieder insignifikant würde wenn ich für mehr Variablen kontrollieren würde?

Sicher kann das theoretisch so sein. Kann theoretisch genauso auch nicht so sein.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Pzywi]

Ah okay, verstehe ich!

Allerdings glaub ich, ich hab das etwas zu undetailliert beschrieben. Das R^2 ist natürlich nur in der multivariaten ca 27%. In der univariaten natürlich viel viel kleiner (ca 1%).

[mango]

Hallo,

deine Hypothese lautet ja, dass ein bestimmter Zusammenhang existiert. Nicht, dass er eine bestimmte Stärke aufweist. Insofern ist das R² im Kontext eines pearsonschen Hypothesentests zunächst mal irrelevant. Erst in Modellvergleichen spielt das eine Rolle.