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[baal]

Hallo zusammen,

ich habe eine UV (Zuschauer) und zwei Blöcke an AV-Variablen (Filmeigenschaften und Vorabkommunikation).

Wenn ich eine schrittweise Regression mit den Filmeigenschaften (UV) rechne, werden 3 Varis aufgenommen und mein korr. Quadrat ist bei 0,752.

Wenn ich eine schrittweise Regression mit den Vorabkommunikation (UV) rechne, werden ebenfalls 3 Varis aufgenommen und mein korr. Quadrat ist bei 0,884.

Wenn ich alle Variablen zusammen in die Regression packe, werden 4 Varis aufgenommen (dabei ist eine aus dem Block Filmeig. und 2 "alte aus dem Block Vorabkomm. - eine, die bei der ersten schrittweisen Regression von SPSS nicht berücksichtigt wurde, kommt noch hinzu). Mein korr. rQuadrat ist dann bei 0,905.

Was hat das zu bedeuten? gehe ich richtig in der Annahme, dass dies daher rührt, dass einige Variablen (mutmaßlich die Vorabkommunikation) durch andere erklärt werden und damit einen Teil dieser Erklärkraft im 2ten Modell entfalten?

Vielen Dank schonmal...

[strukturmarionette]

ich habe eine UV (Zuschauer)

und

zwei Blöcke an AV-Variablen (Filmeigenschaften und Vorabkommunikation).

Wie kann so etwas zusammenpassen? Insb. mit dem Rest Deiner Befunde?

S.

[baal]

Hatte das in der ersten Zeile verdreht. Wäre in der Tat seltsam. AV ist "Zuschauer" / UV sind Filmeigenschaften und Vorabkommunikation

Allerdings wird vermutet, dass Vorabkommunikation partiell durch Filmeigenschaften erklärt wird...

[strukturmarionette]

Hi,

schrittweise Regression mit den Filmeigenschaften (UV) rechne, werden 3 Varis aufgenommen und mein korr. Quadrat ist bei 0,752.

schrittweise Regression mit den Vorabkommunikation (UV) rechne, werden ebenfalls 3 Varis aufgenommen und mein korr. Quadrat ist bei 0,884.

Deinen Ausführuingen nach müsste doch das:

Wenn ich alle Variablen zusammen in die Regression packe, werden 4 Varis aufgenommen ... Mein korr. rQuadrat ist dann bei 0,905.

dein Gesamtmodell sein.

Einzelne Modelle erklären mehr Varianz als Gesamtmodell

Was soll dann diese Feststellung /Frage?

S.

[baal]

Die Überschrift ist wohl schlecht gewählt... (edit)

Wenn ich einmal 0,752 und einmal 0,884 rausbekommen habe, wie deute ich dann, dass der Erklärungsgehalt des Gesamtmodells (0,905) nur minimal größer ist? Das ist im Grunde der Kern meines Anliegens.

[strukturmarionette]

Hi nochmal,

jetzt hast Du es wieder etwas seltsam formuliert.

Aber bei Deinen R² ´s ist aber m.E. nichts besonders auffälliges.
Außer, das alle drei Modelle eins sehr gute Erklärungskraft haben.

Das Modell mit den meisten UVs (Mod-3) zur Auswahl ist offensichtlich das beste, was auch den Erwartungen entspricht.

Begründungen für Unterschiede gäbe es ein Vielzahl.
Auch wäre genau zu schecken, mit welchen SPSS-Automatismen Du genau gearbeitet hast (u.a. u.a.).

S.