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[toblono]

Hallo liebe Statistik-Profis,

Ich habe folgende multiple Regression aufgebaut:
AV: Var1
UV: Var2
Moderator-Variablen: ModVar1, ModVar2
Interaktionseffekt: Var2 X ModVar1, Var2 X ModVar2

Nun habe ich 2 Modelle aufgebaut:
Modell 1: Multiple lineare Regression mit AV, UV & den Moderator-Variablen
Ergebnis: UV und die Moderatorvariablen sind signifikant.

Modell 2: Multiple lineare Regression mit AV, UV, den Moderator-Variablen und die Interaktionseffekte
Ergebnis: UV, die Moderationsvariablen & die Interaktionseffekte sind alle signifikant, R^2 hat sich jedoch erhöht.

Ich habe folgende Fragen:
Kann ich nun daraus schließen, dass mein Modell 2 besser fittet, weil mein R^2 größer ist als Modell 1?
Meine Interaktionen sind signifikant, aber scheinbar haben die Moderatorvariablen auch direkten Einfluss auf meine AV. Sind das dann immer noch Moderatoren oder normale UVs oder wie kann ich das Ergebnis deuten?

Ich danke vorab

LG

[PonderStibbons]

Ergebnis: UV, die Moderationsvariablen & die Interaktionseffekte sind alle signifikant, R^2 hat sich jedoch erhöht.

Das kann doch auch gar nicht anders sein. Wenn man Prädiktoren hinzunimmt muss sich R² erhöhen (es sei denn,
die Beziehungen des Prädiktors mit der AV und den anderen Prädiktoren wäre perfekt 0,0). Daher betrachtet man
auch das adjustierte R².

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons