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[chris92]

Hallo zusammen,

Ich sitze gerade an der Auswertung meiner Regressionsanalyse. Dazu hat SPSS mir geliefert, dass von neun Prädiktoren 5 signifikant sind (p<.05).

Stelle ich die Regressionsgleichung jetzt mit allen Prädiktoren oder nur den signifikanten auf?

Die Regressionsanalyse wurde mit z-standardisierten Variablen gerechnet. Sollte man trotzdem die stand. Koeffizienten oder die "normalen" Regressionskoeffizienten interpretieren?

Vielen Dank für eure Hilfe!

[bele]

Stelle ich die Regressionsgleichung jetzt mit allen Prädiktoren oder nur den signifikanten auf?

Kommt darauf an, was Du mit der Regression machen willst. Wenn Du beweise führen willst, dann hast Du nur für die signifikanten Beweise. Wenn Du Vorhersagen machen oder Lücken füllen willst, nimmst Du die Chance mit, dass die anderen Koeffizienten vielleicht doch wertvolle Information enthalten, auch wenn sie die Schwelle des Signifkanten nicht überschritten haben. Musst Du im Kontext vernünftig entscheiden.

Nehmen wir die y-Werte 1, 2, 3 und sagen Sie durch die x-Wert 1, 2, 4 voraus. Würdest Du da eine Regressionsgerade durch zeichnen? Ist nicht signifikant, aber die Gerade bekommst Du nur, wenn Du die nicht-signifikanten Koeffizienten einbeziehst.

LG,
Bernhard

[chris92]

VIelen Dank für deine Antwort.

Der Kontext der Untersuchung ist folgender:
Ich habe ein Modell entwickelt, dass Einflussfaktoren auf die Nutzungsabsicht einer App darstellt (z.B. Benutzerfreundlichkeit etc.).
Mit der Regressionsanalyse möchte ich das Modell validieren. Dafür kommen dann ja nur signifikante Prädiktoren in Frage, richtig?

Ich bin nur der Meinung, dass ich mal gelesen habe, dass die Regressionsgleichung immer unabhängig der Signifikanzniveaus aufgestellt wird..

[bele]

Validität bezeichnet die inhaltliche Übereinstimmung einer empirischen Messung mit einem logischen Messkonzept. Allgemein ist dies der Grad an Genauigkeit, mit der dasjenige Merkmal tatsächlich gemessen wird, das gemessen werden soll.

Es ist durchaus möglich, dass ein lineares Modell mit nicht-signifikanten Prädiktoren ein Merkmal präziser vorhersagt als eines mit nur signifikanten Prädiktoren.