Hallo Forum,
ich habe für meine Masterarbeit 3 hierarchische Regressionsanalysen berechnet (N=138).
Es geht darum den Suggestibilitätswert anhand verschiedener Fragebögen vorherzusagen. Im ersten Schritt wird für Alter und GEschlecht korreliert, im 2. werden die Skalen des 1. Fragebogens in das Modell mitaufgenommen und im 3. Schritt die Skalen des zweiten Fragebogens.
Das Ergebnis ist sehr ernüchternd:
für die erste Regressionsanalyse:
Schritt 1: R^2 = .033 mit F(2,135) = 2.273, p = .107, n.s.;
Schritt 2: R^2 = .066 mit F(6,131) = 1.553, p = .166, n.s.;
Schritt 3: R^2 = .102 mit F(12,125) = 1.178, p = .306, n.s.
meine Frage ist nun:
1. Wie beschreibe ich am besten die n.s. Ergebnisse?
Schreibe ich, dass durch das Hinzufügen der Prädiktoren im 1. Schritt 3% der Kriteriumsvarianz aufgeklärt wurde, das aber nicht signifikant wurde oder darf ich gar nicht schreiben, dass Varianz aufgeklärt wurde, weil es ja nicht signifikant wurde.
Die Regressionsgewichte darf ich ja sowieso nicht interpretieren.
2. Anscheinend ist das von mir aufgestellte Modell ja Mist. Ich hab es theoretisch abgeleitet, da in vorherigen Studien immer ein Einfluss zu verzeichnen war.
In der Interpretation muss ich ja auch darauf eingehen warum das so ist.
Hat vielleicht irgendwer einen Tipp, wie ich da am besten etwas finde?
Bzw. liegt es daran, dass nur einer meiner Prädiktoren signifikant mit dem Kriterium korreliert?
Und die Prädiktoren untereinander relativ hoch?
Gibt es hierbei irgendeine Nachanalyse, die ich rechnen kann.
Vielen Dank schon einmal