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[Maerkel]

Hallo Zusammen,

ich analysiere gerade meine erhobenen Daten für meine Masterarbeit. Bei meiner Frage geht es um Zusammenhangshypothesen, speziell sollen alle drei AVs (Einstellungsmaße) aus zwei (likert-skalierten) Fragebogen-Scores (Vertrauenswürdigkeit & Expertise) jeweilsvorhergesagt werden. Konkret sagen die Hypothesen:

Hypothese 1: AV 1 kann aus a) UV 1 und b) UV 2 vorhergesagt werden.

Hypothese 2: AV 2 kann aus a) UV 1 und b) UV 2 vorhergesagt werden.

Hypothese 3: AV 3 kann aus a) UV 1 und b) UV 2 vorhergesagt werden.

Weiterhin wurde ein weiterer Fragebogen als Kontrollvariable erhoben (ebenfalls Likert-skaliert).

Hierzu habe ich nun zwei konkrete Fragen:

1) zunächst nach dem allgemeinen Vorgehen: wie ist das sauberste Vorgehen beim Testen der Hypothesen? Einfach jeweils eine Multiple Regression mit allen drei Prädiktoren (UV1, UV2 und Kontrollvariable)? Oder ein Modell mit den beiden UVs und der Kontrollvariablen sowie ein Modell nur mit der Kontrollvariablen rechnen und dann R-Quadrat vergleichen? Oder eine schrittweise Regression?

2) explorativ habe ich bereits jeweils eine Multiple Regression mit den beiden UVs gerechnet und dabei beobachtet, dass einige Voraussetzungen, vor allem aber Normalverteilung der Residuen sowie Homoskedastizität nicht gegeben sind. Es ist zwar teilweise zu lesen, dass die MR doch eher robust ist bei großen Stichproben (ich habe N = 443), aber ich würde hier gerne den "Musterweg" wählen. Ist es hier dann sinnvoll sowohl robuste Standardfehler als auch Bootstrapping zu wählen oder reicht dann das Bootstrapping?

Ich hoffe, ich habe keine relevante Information vergessen, sonst gerne rückfragen!

Lieber Gruß!