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[kurzefrage]

Hallo liebe Mitglieder,

fühlt euch geehrt, denn das ist mein erster Forenbeitrag.
Ich habe zwei Multiple Regressionsanalyse durchgeführt mit N=21 Beobachtungen. Die jeweils fünf unabhängigen Variablen , bis auf den Koeffizienten, sind alle nicht signifikant (95% Signifikanzniveau).
Dennoch erhalte ich für mein erstes Modell ein R^2 = 0.13 und korr. R^2 = -0.25. Für das zweite Modell erhalte ich R^2 = 0.3 und korr. R^2 = -0.003.
Welche plausibelen Erklärungen gibt es dafür? (Level: Masterthesis)
Wie kann es sein, dass ich bei dem zweiten Modell ein R^2 von 0.3 erhalte, jedoch mein unabhängigen Variablen alle nicht signifikant sind?

Danke im Voraus,
Schönen Abend,
LG
kurzefrage

[strukturmarionette]

Hi,

N=21 Beobachtungen. Die jeweils fünf unabhängigen Variablen , bis auf den Koeffizienten,

- welchen Koeffizienen meinst Du?

sind alle nicht signifikant (95% Signifikanzniveau).

- bist Du Dir seitens der Festlegung des Signifikanzniveaus ganz sicher?

Gruß
S.

[PonderStibbons]

(Level: Masterthesis)

Und dann stellst Du allen Ernstes eine Frage zum korrigierten R², ohne Dich vorher einmal kundig gemacht zu haben, was das ist un wie es zustande kommt?

Wie kann es sein, dass ich bei dem zweiten Modell ein R^2 von 0.3 erhalte, jedoch mein unabhängigen Variablen alle nicht signifikant sind?

Welcher Spaßvogel hat Dir geraten, mit n=21 eine multiple Regression mit 5 Prädiktoren zu rechnen?

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[kurzefrage]

N=21 Beobachtungen. Die jeweils fünf unabhängigen Variablen , bis auf den Koeffizienten,

- welchen Koeffizienen meinst Du?

Ich meine die Konstante alpha (oder c in Eviews).

sind alle nicht signifikant (95% Signifikanzniveau).

- bist Du Dir seitens der Festlegung des Signifikanzniveaus ganz sicher?

Und seitens des Signifikanzniveaus bin ich mir sicher, dass ich das 95%ige nehmen soll.

[kurzefrage]

(Level: Masterthesis)

Und dann stellst Du allen Ernstes eine Frage zum korrigierten R², ohne Dich vorher einmal kundig gemacht zu haben, was das ist un wie es zustande kommt?

Wie kann es sein, dass ich bei dem zweiten Modell ein R^2 von 0.3 erhalte, jedoch mein unabhängigen Variablen alle nicht signifikant sind?

Welcher Spaßvogel hat Dir geraten, mit n=21 eine multiple Regression mit 5 Prädiktoren zu rechnen?

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Doch natürlich weiß ich was das korrigierte Bestimmtheitsmaß macht und wie das zustande kommt. Ich suche nach einer plausiblen Erklärung für die oben dargestellten Resultate der RA.
Meine Daten n=21 sind echt zu wenig, das weiß ich auch. Ich wollte dennoch eine RA durchführen um irgendetwas zu finden bzw. aufweisen zu können, dass ich aufgrund der geringen Datenmenge nicht in der Lage bin signifikante Ergebnisse zu liefern.
Also PonderStibbons, kannst du mir irgendwie behilflich sein?
Danke und LG,
kf

[DHA3000]

Weil du wenige Datenpunkte mit großer Streuung hast.
Es ist davon auszugehen, dass die "Streuung (Variation) mit abnehmender Zahl an Beobachtungen zunimmt. Dadurch erhältst du
sehr große Standardfehler und automatisch ein niedriges Signifikantzniveau. Zusätzlich verlierst du durch deine hohe Anzahl an Regressoren
Freiheitsgrade für die Schätzung der Parameter, was das Ganze noch schlimmer macht. Dein Adjustiertes R² ist negativ. Also hast du mehrere Prädiktoren im Modell,
die eigentlich nicht wichtig sind und einen sehr drastischen Einfluss.

Sorry, aber das ist alles Standardwissen der Regressionsanalyse, die in jedem Einführungsbuch beschrieben werden. Daher ist man geneigt,
auf solche Fragen, die immer und immer wieder kommen, patzig zu antworten, weil man sieht, dass derjenige einfach nicht gewillt ist, sich
damit zu beschäftigen. Gerade bei der Masterarbeit sollte man aber gelernt haben, dass zu tun.

Du schätzt deine Gleichung mit 15 verwertbaren Beobachtungen, du bräuchtest normalerweise 30-40.

[kurzefrage]

Weil du wenige Datenpunkte mit großer Streuung hast.
Es ist davon auszugehen, dass die "Streuung (Variation) mit abnehmender Zahl an Beobachtungen zunimmt. Dadurch erhältst du
sehr große Standardfehler und automatisch ein niedriges Signifikantzniveau. Zusätzlich verlierst du durch deine hohe Anzahl an Regressoren
Freiheitsgrade für die Schätzung der Parameter, was das Ganze noch schlimmer macht. Dein Adjustiertes R² ist negativ. Also hast du mehrere Prädiktoren im Modell,
die eigentlich nicht wichtig sind und einen sehr drastischen Einfluss.

Sorry, aber das ist alles Standardwissen der Regressionsanalyse, die in jedem Einführungsbuch beschrieben werden. Daher ist man geneigt,
auf solche Fragen, die immer und immer wieder kommen, patzig zu antworten, weil man sieht, dass derjenige einfach nicht gewillt ist, sich
damit zu beschäftigen. Gerade bei der Masterarbeit sollte man aber gelernt haben, dass zu tun.

Du schätzt deine Gleichung mit 15 verwertbaren Beobachtungen, du bräuchtest normalerweise 30-40.

Danke für den ersten Teil der Antwort. Nach sowas habe ich gesucht