ich schreibe momentan meine Masterthesis in Psychologie und hoffe sehr, dass mir jemand bei meiner Frage bzgl. Kontrollvariablen in einer hierarchischen Regressionsanalyse weiterhelfen kann
Meine Thesis befasst sich vereinfacht gesagt mit dem Einfluss von Jobcharakteristika (Jobanforderungen & Jobkontrolle) und dem sozialen Vergleich dieser Charakteristika (Wie viele Anforderungen/Wie viel Kontrollmöglichkeiten hat mein*e Arbeitskollege*in im Vergleich zu mir?) auf die eigene Arbeitszufriedenheit. Diese Daten wurden zu zwei Messzeitpunkten erhoben. In der Regressionsanalyse wird die Arbeitszufriedenheit von T2 als abhängige Variable und die Charakteristika und sozialen Vergleichsergebnisse von T1 als unabhängige Variablen untersucht. Die Frage, vor der ich nun stehe, ist, ob ich die Arbeitszufriedenheit von T1 als ersten Prädiktor (Kontrollvariable) in die Regression aufnehmen sollte, um Änderungen in der Zufriedenheit von T1 zu T2 eher als einen Hinweis auf den kausalen Einfluss der Prädiktoren deuten zu können. Allerdings verschwindet die Signifikanz von zwei Prädiktoren bzw. deren Regressionskoeffizienten, wenn die Kontrollvariable aufgenommen wird (diese beiden Prädiktoren wurden als einzige signifikant).
Was mich verunsichert bzgl. der Frage Kontrollvariable ja/nein ist, dass die Arbeitszufriedenheiten von T1 und T2 mit r = .60 hoch korrelieren (nach Cohen) und daher ziemlich stabil erscheinen. Dadurch erscheint es natürlich logisch, dass die Arbeitszufriedenheit von T1 in der Regression als erster aufgenommener Prädiktor ein R² von .327 aufklärt und die weiteren Modelle mit den Prädiktoren dann vergleichsweise wenig (R² von .350) aufklären. Meine Betreuerin hat mir geraten, die Kontrollvariable aufgrund ihrer "Stabilität" wegzulassen. Ich habe nach Literatur gesucht, die diesen Schritt begründen könnte, wurde leider aber noch nicht fündig. Kann mir hier jemand weiterhelfen?
Vielen Dank im Voraus!!
