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[Tamara]

Hallo

ich kann mir das überhauot nicht:

Ich möchte gerne einen Zusammenhang zwischen dem Stresslevel und der Mediennutzungs-Frequenz (Gemessen wurde diese in einem Gesamtindex,wie oft bestimmte Katgeorien genutzt werden auf einer 5stufigen Skala von 'nie' bis 'alle zehn Minuten' von digitalen Medien testen. Eine Korrelation besteht zwischenden beiden Variablen. Diese verschwindet jedoch unter der Hinzunahme verschiedener Kontrollvariablen, z.B. Alter, Geschlecht und bestimmte Persönlichkeitseigenschaften. verschwindet der Effekt.Handelt es sich dann dabei um eine Scheinkorrelation?

Nun auch zu meiner eigtl Frage:
Wenn ich die einzelnen Katgeorien (z.B. Soziale Netzwerke, Content Communites, Alltagsorganisation, Informationen ,Unterhaltung usw.) betrachte, dann zeigt sich eigtl in einer linearen Regression, dass auch kein sig. Zusammenhang mit Stress besteht.
Nimmt man aber die Kategorie Unterhaltung und Information, dann wird Information und Stress plötzlich signifikant. Unterhaltung hat aber keinen Zusammenhang (Korrleaton) mit Stress, Information schon.

Wie zu erklären? Wie damit umgehen? Also z.B. weitere Analyse?

Vielen Dank.
Tamara

[PonderStibbons]

Ich möchte gerne einen Zusammenhang zwischen dem Stresslevel und der Mediennutzungs-Frequenz (Gemessen wurde diese in einem Gesamtindex,wie oft bestimmte Katgeorien genutzt werden auf einer 5stufigen Skala von 'nie' bis 'alle zehn Minuten' von digitalen Medien testen.

Das ist eine ordinale Skala, deswegen wären Rangkorrelation und ordinale Regression die angebrachten Methoden. Bzw. falls als Prädiktor in einer Regression verwendet, eine Umwandlung in jeweils 4 dummies.

Eine Korrelation besteht zwischenden beiden Variablen. Diese verschwindet jedoch unter der Hinzunahme verschiedener Kontrollvariablen, z.B. Alter, Geschlecht und bestimmte Persönlichkeitseigenschaften. verschwindet der Effekt.Handelt es sich dann dabei um eine Scheinkorrelation?

Mag sein.

Nimmt man aber die Kategorie Unterhaltung und Information, dann wird Information und Stress plötzlich signifikant.

Dazu kann man nicht allzu viel sagen, wenn nicht die Koeffizienten, Standardfehler und p-Werte sowie die Stichprobengröße genannt sind. Was heißt "plötzlich signfikant", Änderung von 0,050 auf 0,0499? Von 0,99 auf 0,00001?

Unterhaltung hat aber keinen Zusammenhang (Korrleaton) mit Stress, Information schon.

Das eine r=0,00, das andere hingegen r=0,99?
Aber wie auch immer, womöglich klärt Unterhaltung Fehlervarianz auf, die vorher auf "Information" entfiel. Eine Art ->Suppressor-Effekt womöglich. Geringere Fehlervarianz => bessere Möglichkeit, Effekte nachzuweisen.

Wie gesagt kannst Du ordinale Varablen so aber in einer Regression eigentlich nicht verwenden. Weiß nicht, ob Du bei den Gutachtern damit durchkommst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Tamara]

Vielen Dank für deine schnelle Antwort. Die Variable Nutzung sieht ungerfähr folgendermaßen aus:

Es wurde befragt: Wie oft nutzen Sie folgende Katgeorien: Unterhaltung, Information, Alltagsorganisation, Soziale Netwerke, Content & Communities, Kommunikation und dann konnte man (wie ich nun nachgesehen habe) auf einer 9stufigen Likert-Skala angeben,wie oft,also von 'nie' bis 'alle zehn Minuten'

Wie kann ich daraus nun Dummies erstellen?
Falls es sich um einen Supressor Effekt handelt, wie geht man dann damit um? Oder berichtet man diesen nur?

[Tamara]

Kann ich das nicht als quasi-metrisch betrachten?

[PonderStibbons]

auf einer 9stufigen Likert-Skala angeben,wie oft,also von 'nie' bis 'alle zehn Minuten'

Das ist aber leider sowas von keine Likert-Skala. vgl. nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons