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[Soki16]

Hallo liebes Team,

ich habe folgendes Problem:
Regression: logit
Variablen: a, b und axb (Interaktion)

Folgende Fälle:
wenn ich a und b in die log. Regression reinbringe, ohne den Interaktionsterm, sind beide Variablen insignifikant
Bringe ich den Interaktionsterm mit rein, wird a negativ signifikant, b bleibt negativ insignifikant und der Interaktionsterm axb wird positiv signifikant.

Zunächst dachte ich, dass die Ergebnisse durch Multikollinearität verzerrt sind. Aber der vif Faktor ist mit 8,2 für axb zwar hoch, aber im akzeptablen Bereich.

Nun weiß ich nicht, ob die Ergebnisse einen Fehler beinhalten. Wenn nicht, habe ich Interpretationsschwierigkeiten.

Kann mir bitte jemand helfen?
DANKE!

[PonderStibbons]

Ich verstehe leider noch nicht, worin genau das Problem liegt?
Vielleicht schaust Du Dir das mal grafisch an.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Soki16]

Das Problem liegt an Tatsache, dass a ohne die Einführung der Interaktionsvariable nicht signifikant ist. Erst bei ihrer Einführung wird a signifikant. Ich verstehe nicht warum das so ist bzw. warum die Einführung der Interaktionsvariable a signifikant werden lässt. Die Frage ist warum a nicht vorher schon signifikant war.
oder anders gesagt:
log(y)=cons+b1*a+b2*b ---> in dem Fall ist weder a noch b signifikant
log(y)=cons+b1*a+b2*b+b3*(a*b) ---> a wird aufeinmal signifikant (warum war sie das nicht vorher, ohne der Interaktionsvariable?) und (a*b) ist auch signifikant. b1 ist negativ, b3 ist positiv

DIe zweite Frage ist: wenn die Interaktionsvariable signifikant ist , aber eines der Hauptvariablen nicht, wie kann man dann die Ergebnisse interpretieren?
Danke!!

[PonderStibbons]

Das Problem liegt an Tatsache, dass a ohne die Einführung der Interaktionsvariable nicht signifikant ist.

Das sagt mir nicht viel. Hat sich geändert von p=0,050 auf p=0,0499?

Erst bei ihrer Einführung wird a signifikant. Ich verstehe nicht warum das so ist bzw. warum die Einführung der Interaktionsvariable a signifikant werden lässt.

D.h., da müsste sich die Größe des Koeffizienten bzw. der Standardfehler verändert haben.

DIe zweite Frage ist: wenn die Interaktionsvariable signifikant ist , aber eines der Hauptvariablen nicht, wie kann man dann die Ergebnisse interpretieren?

Ganz normal.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Soki16]

Das sagt mir nicht viel. Hat sich geändert von p=0,050 auf p=0,0499?

Naja, wenn p vorher o,o5 wäre, dann hätte ich ja kein Problem, da die Variable a bzw. ihr Koeffizient signifikant wäre.
Vorher hatte a bzw. ihr Koeffizient p=o,39 und nach der Einführung der Interaktionsvariable springt für den Koeffizienten der Variable a ein signifikanter p-Wert von p=0,02 heraus. Das heißt die Einführung der IV hat die Signifikant der Variable a hervorgerufen. Die Frage ist nun: warum wird a erst nach der Einführung der IV signifikant. Warum ist sie das nicht ohne die IV?

Und ja: der Koeffizient des a ändert sich nach Einführung der IV von -0,6 auf -5,1 und die Standardabweichung von 0,9 auf 2,7

LG

[PonderStibbons]

Naja, wenn p vorher o,o5 wäre, dann hätte ich ja kein Problem, da die Variable a bzw. ihr Koeffizient signifikant wäre.

Nein, das wäre bei < 0,05. Aber es ist für die Diskussion von Ergebnissen ein
erheblicher Unterschied, ob man über eine Änderung von 0,05 zu 0,049
redet, oder über 0,8 versus 0,00001. Das eine ist ein Fliegenschiss, der bereits
durch ein, zwei Fälle mehr oder weniger in der Analyse entsteht. Es bedeutet
nichts. Deswegen meine Nachfrage.

Da die Grenzen für signifikant/nicht signifikant willkürliche Setzungen sind,
wären ohnedies die eigentlichen Ergebnisse wichtig (Koeffizienten, Standardfehler,
hier auch odds ratios).

der Koeffizient des a ändert sich nach Einführung der IV von -0,6 auf -5,1 und die Standardabweichung von 0,9 auf 2,7

Wie gesagt, eine grafische Veranschaulichung wäre eine erste Möglichkeit.
Anscheinend wirkt die Wechselwirkung wie ein suppressor. Skalenniveau
und Inhalte der beteiligten Variablen sowie die Stichprobengröße sind mir
allerdings unbekannt.

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Soki16]

wtf
Mit freundlichen Grüßen

na na na, die guten Manieren behalten.

Das eine ist ein Fliegenschiss, der bereits
durch ein, zwei Fälle mehr oder weniger in der Analyse entsteht. Es bedeutet
nichts. Deswegen meine Nachfrage.

Jetzt weiß ich worauf du hinaus wolltest!

Nein, das wäre bei < 0,05.

In den Wirtschaftswissenschaften akzeptieren wir bis 10%

Anscheinend wirkt die Wechselwirkung wie ein suppressor

Das war der Schlüsselpunkt!
Danke!! Hat mir weitergeholfen!

Nochmals ein fröhliches "LG"