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[silas93]

Hallo ich habe eine Frage zur Änderung der Signifikanz, der einzelnen Prädiktoren und wäre über jede Hilfe sehr dankbar. Zur Berechnung der Fragestellung meiner Bachelorarbeit, welchen Einfluss inauthentischer Humor auf die Motivation der Mitarbeiter hat, habe ich mit den Kontrollvariablen Geschlecht und Alter eine hierarchische Regression gerechnet mit folgenden Ergebnissen:

Block 1
Geschlecht als Prädiktor für Motivation, b = .37, t (219) = 2.14, p = .033
Alter hatte keinen signifikanten Einfluss, b = .01, t (219) = 1.60, p = .112

Block 2
inauthentischer Humor ebenfalls als Prädiktor für die Motivation, b = -.24, t (219) = -3.46, p = .001
Geschlecht wurde nicht mehr signifikant, b = 
.33, t (219) = 1.97, p = .051
Alter blieb weiterhin nicht signifikant, b = .01, t (219) = 1.94, p = .054

Nun meine Fragen:
Warum verlor das Geschlecht im zweiten Block durch die Hinzunahme von inauthentischem Humor an Signifikanz und wurde nicht mehr signifikant?
Warum stieg die Signifikanz von Alter durch die Hinzunahme von inauthentischem Humor an, blieb aber trotzdem nicht signifikant?

Wie würde ich das im Ergebnissteil berichten, bzw. in der Diskussion interpretieren?

Liebe Grüße
Silas

[PonderStibbons]

Geschlecht als Prädiktor für Motivation, b = .37, t (219) = 2.14, p = .033

Geschlecht wurde nicht mehr signifikant, b = 
.33, t (219) = 1.97, p = .051

Die Änderung von 0,37 auf 0,33 ist nahezu gleich Null. Ob das nun knapp über oder unter der "Signifikanz"-Schwelle schrappt, ist da doch nahezu bedeutungslos.

Warum stieg die Signifikanz von Alter durch die Hinzunahme von inauthentischem Humor an, blieb aber trotzdem nicht signifikant?

Ist halt ein nur schwacher Zusammenhang.

Dass sich Koeffizienten verändern, wenn mit dem Prädiktor korrelierte weitere Prädiktoren aufgenommen werden, liegt in der Natur der Sache. Für den einen Fall vgl. https://psychologie.uni-graz.at/de/biol ... -list/faq/ FAQ #7.

Wie würde ich das im Ergebnissteil berichten, bzw. in der Diskussion interpretieren?

Warum hast Du das eigentlich überhaupt schrittweise gemacht, das ist doch völlig überflüssig. Man kann sofort das volle Modell aufstellen.

Und warum willst Du Kontrollvariablen interpretieren? Kontrollvariablen sind zum Kontrolliertwerden da, die werden nicht inhaltlich diskutiert. Wenn Du sie interpreteren willst, sind es keine Kontrollvariablen mehr, sondern eben normale, für die Studie relevante Prädiktoren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[silas93]

Die Änderung von 0,37 auf 0,33 ist nahezu gleich Null. Ob das nun knapp über oder unter der "Signifikanz"-Schwelle schrappt, ist da doch nahezu bedeutungslos.

Ich dachte hier wäre der p-wert interessant und sobald der unter .05 liegt kann man von einem signifikanten Einfluss sprechen?
Bei über .05 bis .1 könnten man es ja noch als trend benennen oder?

Ist halt ein nur schwacher Zusammenhang.

Anhand von welchem Wert machst du das fest?

Dass sich Koeffizienten verändern, wenn mit dem Prädiktor korrelierte weitere Prädiktoren aufgenommen werden, liegt in dere Natur der Sache. Für den einen Fall vgl. https://psychologie.uni-graz.at/de/biol ... -list/faq/ FAQ #7.

vielen dank hat schon mal geholfen.
Es wird aber meistens nur davon berichtet, wenn eine Korrelation besteht, die die Signifikanz des ersten Faktors durch Hinzunahme des zweiten Faktors schwächer werden lässt. Was ist aber der Grund dafür, wenn die Signifikanz eines Faktors durch die Hinzunahme des zweiten Faktors ansteigt?

Warum hast Du das eigentlich überhaupt schrittweise gemacht, das ist doch völlig überflüssig. Man kann sofort das volle Modell aufstellen.

das hat mir mein Dozent so empfohlen

Und warum willst Du Kontrollvariablen interpretieren? Kontrollvariablen sind zum Kontrolliertwerden da, die werden nicht inhaltlich diskutiert. Wenn Du sie interpreteren willst, sind es keine Kontrollvariablen mehr, sondern eben normale, für die Studie relevante Prädiktoren.

Also kann ich es nur im Ergebnissteil angeben, sollte es aber in der Diskussion gar nicht weiter ausführen, wenn es nicht zur Fragestellung der Thesis gehört?

Vielen Dank für deine schnelle Antwort!

Mit freundlichen Grüßen

silas93

[PonderStibbons]

Ich dachte hier wäre der p-wert interessant und sobald der unter .05 liegt kann man von einem signifikanten Einfluss sprechen?

Das ist eine verbreitete Praxis. Wie man sieht, ist es aber sinnlos so zu tun, als wäre der Unterschied
zwischen signifikant und nichtsignifikant für sich genommen bedeutsam.

Bei über .05 bis .1 könnten man es ja noch als trend benennen oder?

Nicht dass ich wüsste.

Ist halt ein nur schwacher Zusammenhang.

Anhand von welchem Wert machst du das fest?

An den sehr sehr kleinen Regressionsgewichten.

Was ist aber der Grund dafür, wenn die Signifikanz eines Faktors durch die Hinzunahme des zweiten Faktors ansteigt?

Veränderungen sind im vorliegenden Fall doch sehr gering.

Bei sehr markanten Änderungen könnte es sich um Suppressor-Effekte oder um Multikollineariätseffekte handeln.

Warum hast Du das eigentlich überhaupt schrittweise gemacht, das ist doch völlig überflüssig. Man kann sofort das volle Modell aufstellen.

das hat mir mein Dozent so empfohlen

Wenn es nur eine Empfehlung ist, dann lass es. Im Kontext dieser elenden Signifikanztesterei,
die suggeriert, p=0,04999 sei ein existierender Effekt aber p=0,05000 sei kein Effekt, halst Du
Dir damit nur vollkommen unnötigen Interpretationsaufwand auf.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[silas93]

Nicht dass ich wüsste.

Wann spricht man denn dann von einem Trend?

An den sehr sehr kleinen Regressionsgewichten.

Sprich bei b = 
.33 für Geschlecht und b = -.24 für den inauthentischen Humor kann ich einen schwachen Zusammenhang interpretieren?
Gibt das dazu zu Interpretationsvorgaben, ab wann die Regressionsgewichte einen schwachen, mittelmäßigen oder starken Zusammenhang aufweise?

Wenn es nur eine Empfehlung ist, dann lass es. Im Kontext dieser elenden Signifikanztesterei,
die suggeriert, p=0,04999 sei ein existierender Effekt aber p=0,05000 sei kein Effekt, halst Du
Dir damit nur vollkommen unnötigen Interpretationsaufwand auf.

Also dann gehe ich in der Interpretation nur auf den Einfluss der eigentlichen UV (inauthentischer Humor) auf die AV (Motivation) ein und lasse die Kontrollvariablen weg?

Vielen Dank für deine Hilfe

Liebe Grüße
silas93

[PonderStibbons]

Nicht dass ich wüsste.

Wann spricht man denn dann von einem Trend?

Das ist ein nicht sehr verbreiteter Sprachgebrauch. Manche verwenden den Begriff, andere (viele) lehnen ihn strikt ab.

An den sehr sehr kleinen Regressionsgewichten.

Sprich bei b = 
.33 für Geschlecht und b = -.24 für den inauthentischen Humor kann ich einen schwachen Zusammenhang interpretieren?

Wie kommst Du darauf? Meine Aussage bezog sich auf die von Dir genannte Variable "Alter":

Warum stieg die Signifikanz von Alter durch die Hinzunahme von inauthentischem Humor an, blieb aber trotzdem nicht signifikant?

Also dann gehe ich in der Interpretation nur auf den Einfluss der eigentlichen UV (inauthentischer Humor) auf die AV (Motivation) ein und lasse die Kontrollvariablen weg?

Man kann sie ja erwähnen, aber wenn man was als Kontrollvariable deklariert, ist es eigentlich nicht inhaltlich von Belang.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Nicht dass ich wüsste.

Wann spricht man denn dann von einem Trend?

Das kann letztlich jeder machen, wie er will. Tatsache ist, dass so ein p-Wert ein fragwürdiges Konzept ist. An sich nichts falsches dran, aber es hat mal eine Phase gegeben, in der p-Werten maßlos zuviel Bedeutung zugemessen wurde und insbesondere der magischen Grenze von 0,05. Nun gibt es viele Leute, die diese maßlose Überbetonung pflegen und solche, die p-Werte gerne abgewertet sehen wollen, sogar eine Zeitschrift, die keine Artikel mit p-Werten mehr annimmt.
Falls Dir die Einschätzungen von PonderStibbons als ungeheuerlich erscheinen und dem im Studium vermittelten zu widersprechen scheinen, dann ist da dieser kulturelle Wandel dran Schuld.

Wenn man p-Werte überbewertet, wie Du das von Deinen Lehrern wahrscheinlich übernommen hast, dann kommen da so scheinbare Paradoxien heraus wie die, gegen die Du jetzt kämpfst. Wenn man einmal akzeptiert, dass ein p-Wert einfach nur eine Zufallszahl ist, dann findet man auch den Unterschied von .033 und .051 nicht mehr so aufregend, wie wenn man <0,05 als Erfolg und >0,05 als Misserfolg deutet. Insbesondere, da 0,05 eine ziemlich beliebig gewählte Grenze ist. Hätte der Mensch sechs Finger an einer Hand, dann hätte man vielleicht 0,06 als Grenze gewählt, und dann hätte sich ein guter Teil Deines Problems schon erledigt. Man hat nicht 0,06 als Grenze eingezogen, aber vielleicht hilft Dir dieses Gedankenspiel, die Relativität Deines Problems besser zu verstehen.

Es macht auch nicht wirklich viel Sinn, beliebig viele weitere Grenzen für Trends, starke Signifikanz, extreme Signifikanz und Hypersignifikanz einzuziehen. Sehr schön macht das diese Karrikatur deutlich: https://xkcd.com/1478/

HTH,
Bernhard

[PonderStibbons]

Wobei, wenn ich mich recht erinnere, sowas wie eine Qualifizierung noch mit dem Signifikanztest vom frühen Fisher vereinbar wäre. Der hat ursprünglich keine Schwellenwerte verwendet und ihre Erfindung später bereut. Bei Neyman-Pearson (Hypothesentest) geht "Trend", "Tendenz" und dergleichen aber gar nicht, entsprechendes müsste eigentlich auch für den Bastard NHST gelten.

[x73y27]

aber hallo ... aber hallo

ich bin begeistert, seid ihr alle auf speed???

Das kann letztlich jeder machen, wie er will.

Tatsache ist, dass so ein p-Wert ein fragwürdiges Konzept ist.

Man darf nicht vergessen was wir hier machen , wir führen junge Menschen in die Wissenschaft und die
Verwendung statistischer Methoden ein !!! und das tut man erst mal so als ob es keine probleme gibt!!!
mir scheint ihr habt die gemeinsame sprache zwischen frage und antwort verlohren.
gruß
dutchie

[PonderStibbons]

Man darf nicht vergessen was wir hier machen , wir führen junge Menschen in die Wissenschaft und die
Verwendung statistischer Methoden ein !!!

Ich für meinen Teil tue weder das eine noch das andere. Ich diskutiere hier konkrete statistische Probleme, die Anwender hinsichtlich ihrer Studienauswertungen und Studienplanungen schildern.

und das tut man erst mal so als ob es keine probleme gibt!!!

Der OP hatte bereits sein Problem formuliert, das der p-Wert-Signifikanztesterei leider eigen ist und bei Anwendern mitunter zu massiver Verwirrung führt. Wieso sollten wir so tun, als würde das Problem, das der OP hat, nicht existieren? Nützlich ist es, p=0,05 als das zu betrachten, was es ist, nämlich als eine Konvention für die Begründung einer Handlung (Beibehaltung/Zurückweisung von H0), nicht aber eine Aussage darüber, ob ein Effekt objektiv existiert/nicht existiert.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons