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[PF29]

Hallo, ich schreibe ein systematisches Literaturreview. Ich habe die Hypothese, dass UV und AV negativ miteinander assoziiert sind.

in meinen Studien (korrelative Querschnittsstudien) habe ich oft den Fall, dass die Korrelationsanalysen sign. und negativ sind. In multiplen Regressionen wird der Zusammenhang dann allerdings nicht signfikant.

Wie würde man dann die Hypothese beantworte:
Bestätigen die Ergebnisse die Hypothese nur teilweise? im bivariaten Untersuchungen zeigt sich ein zusammenhang unter kontrolle weiterer Variablen wird der zusammenhang allerdings nicht signifikant.

oder muss ich die schreiben, dass die Hypothese nicht bestätigt wird?

und woran könnte das überhaupt liegen?
wenn eine andere Variable mit der UV hoch korreliert und diese variable in der multiplen regression sich als signifikanter prädiktor herausstellt, kann man dann interpretieren, dass diese dritte Variable bereits gemeinsame Varianz der AV aufklärt?

ich hab auch mal gelesen, dass das was mit dem fehler 2ter Art zusammenhängen könnte, dazu hab ich aber keine literatur gefunden, die mir das erkärt, und auf die ich mich beziehen könnte.

wenn mir dabei jemand helfen könnte, wäre das großartig

danke schon einmal

[SuhSahne]

Hallo,

Wenn du bivariat die Korrelation testest und sie signifikant ist, zeigt dir das zumindest, dass beide Variablen zusammenhängen. Hier können jedoch eine Vielzahl an Faktoren mit reinspielen, die zu einer sog. Scheinkorrelation führen. Bekanntes Beispiel hierfür ist die Korrelation von durchschnittlicher Kinderanzahl pro Familie und der Anzahl an Storchen im Wohngebiet. Hier merkt man sehr deutlich, dass die Korrelation vermutlich durch andere Faktoren verursacht wird. Deswegen braucht es multivariate Analysen, die solche Confounder berücksichtigen. In diesem Fall: der Urbanisierungsgrad, da auf dem Land mehr Storche leben und auch mehr Familien mit vielen Kindern.
Stellst du also fest, dass regelmäßig in den multivariaten Analysen kein signifikanter Zusammenhang besteht, deutet dies aufs Problem der Scheinkorrelation hin. Insofern würde ich die Hypothesen nur annehmen, wenn sie auch in der multivariaten Analyse bestehen bleiben. Ansonsten existiert der Zusammenhang nunmal nicht.
Wenn eine Kontrollvariable in der Regression (?) signifikant ist, zeigt es dir den Effekt auf die AV an (nicht auf die UV). Ob es Varianz aufklärt siehst an dem (adjusted) R squared - vergrößert es sich mit Aufnahme der KV, erklärt es Varianz der AV. Ob es wirklich die Beziehung zwischen UV und AV erklärt kannst du teilweise ablesen, indem du schaust ob der Effekt der UV kleiner wird durch die Aufnahme der KV, dann erklärt die KV einen Teil des Effektes der UV.

Liebe Grüße

[bele]

Hallo,

ich finde SuhSahne hat das schön erklärt. Deutlich machen würde ich aber gerne nochmal:

Ich habe die Hypothese, dass UV und AV negativ miteinander assoziiert sind.
[...]
Bestätigen die Ergebnisse die Hypothese nur teilweise?
[...]
oder muss ich die schreiben, dass die Hypothese nicht bestätigt wird?

Die so formulierte Hypothese wird durch eine signifikante bivariate Korrelation bekräftigt. Die Assoziation ist quasi bewiesen. Dass es sich um eine Scheinkorrelation handelt wird erst dann interessant, wenn man Spekulationen über Zusammenhangshypothesen mit der Korrelation untermauern will.

Ja, die Entwicklung der Storchzahlen im Elsass war in einer gegebenen Zeitspanne mit der Zahl der Kinder pro Familie assoziiert.

LG,
Bernhard