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[Saratastic]

Hallo zusammen,

N=210
2 Gruppen
UV= dichotom
AV=metrisch bzw. ordinal

Ich hab um einen kausalen Effekt von x auf verschiedene y zu testen für meine erste Hypothese drei t-Test bei unabhängigen Stichproben durchgeführt die alle signifikant waren.

Weil es sich jeweils um die gleiche UV handelt, ich aber drei unterschiedliche AVs habe, kam mir die Idee alle drei Effekt jeweils nochmal mit einer linearen Regression zu überprüfen. Diese waren auch alle signifikant.

Meine Frage ist nun kann man auf Basis der standardisierten beta Koeffizienten eine Aussage á la "der Einfluss der UV ist auf diese AV ist am stärksten" treffen oder ist eine solche Aussage statistisch nicht zulässig? bzw. müsste man hier nicht auf die unterschiedlichen großen R^2 beachten?

(Ich würde gerne eine Aussage dazu treffen dass zwar alle drei AVs von der UV beeinflusst werden, der Effekt bei dieser AV am stärksten und bei dieser AV am schwächsten ist.)

Vielen lieben Dank für eure Hilfe!

[PonderStibbons]

Wird das wieder so eine Aktion, wo Du eine Antwort kriegst und dann die Frage löscht, sodass niemand mehr was davon haben kann und das Ganze dumm aussieht. post44787.html#p44787

[Saratastic]

Nein hoffentlich nicht! Ich hatte letztes mal über den Link in der E-mail über das Smartphone zugegriffen und ich weiß selber nicht genau wie, aber habe so anscheinend ausversehen meine Frage gelöscht. Selbst als ich wieder am Laptop zugegriffen hatte war die Frage weg.

[PonderStibbons]

Dann ist ja gut, dass wir nochmal drüber gesprochen haben.

Weil es sich jeweils um die gleiche UV handelt, ich aber drei unterschiedliche AVs habe, kam mir die Idee alle drei Effekt jeweils nochmal mit einer linearen Regression zu überprüfen. Diese waren auch alle signifikant.

Was für eine lineare Regression, dreimal eine einfache lineare Regression mit dem Prädiktor Gruppe (0,1)?
Das wäre dasselbe wie ein t-Test.

Meine Frage ist nun kann man auf Basis der standardisierten beta Koeffizienten eine Aussage á la "der Einfluss der UV ist auf diese AV ist am stärksten" treffen oder ist eine solche Aussage statistisch nicht zulässig? bzw. müsste man hier nicht auf die unterschiedlichen großen R^2 beachten?

Das musst Du direkt testen. Messwiederholungs-Varianzanalyse mit den abhängigen Variablen
als Stufen des Messwiederholungsfators, der Prädiktor als Kovariate (Regressor). Die Wechselwirkung
Prädiktor/Messwiederholung repräsentiert das, was Dich interessiert.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons