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[Silchen]

Guten Morgen

Ich habe gerade einen Artiklel gelesen. Dort sind als Abbildung 3 Interkorrelationen aufgelistet. Z.B. wird bei Lebenszufriedenheit nur "Verheiratet-sein" mit 0.17 angegeben. Die Interkorrelationen mit Alter und Geschlecht sind nicht signifikant.
Bei der Abbildung 4 sind dann Multiple Regressionen ausgegeben. Dort wird das Alter mit -0.17, das Geschlecht mit 0.08 und "Verheiratet sein" mit 0.24 in Bezug auf Lebenszufriedenheit ausgegeben.
Kann mir jemand helfen, wie die beiden Tabellen nun zu verstehen sind? Warum sind bei den Interkorrelationen Alter und Geschlecht nicht auch signifikant und das "verheiratet sein" nicht in der selben Höhe?

Besten Dank schon im Voraus!

Herzliche Grüsse
Silchen

[Holgonaut]

Hi Silchen,

das ist nicht ungewöhnlich. Deshalb macht man ja eine multiple Regression, da eine Korrelation eine Funktion aller (Regressions)Effekte ist sowie der Korrelationen zwischen den Prädiktoren.

Einfachstes Beispiel: Eine abhängige (Y) - Variable, zwei unabhängige Variablen X1 und X2

Die Korrelation zwischen X1 und Y wird determiniert durch den Effekt von X1 auf Y und das Produkt aus dem Effekt von X2 auf Y und der Korrelation zwischen X1 und X1.

Das kann im Extremfall dazu führen, dass Korrelationen sogar in einer anderen Richtung vorliegen, als der Effekt in einer Regression.

Deshalb halte ich auch simple bivariate Korrelationen für wissenschaftlich völlig nutzlos.

Grüße
Holger