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[statistik_angsthase]

Hi zusammen,
ich habe folgende Frage:
Ich habe eine unabhängige Variable, eine abhängige Variable und 6 Kovariaten. Ich möchte den einzelnen/seperaten Einfluss der Kovariaten auf meine abhängige Variable prüfen in SPSS. Wenn ich die ANCOVA allerdings durchführe und alle Kovariate einfüge, bekomme ich unterschiedliche Haupteffekte im Gegensatz dazu wenn ich jede Kovariate einzeln einfüge und die ANCOVA laufen lasse. Wie kann das sein? Der reine Haupteffekt der einzelnen Kovariate müsste doch derselbe sein, egal ob ich alle Kovariate einzeln oder zusammen prüfe?

[PonderStibbons]

Der reine Haupteffekt der einzelnen Kovariate müsste doch derselbe sein, egal ob ich alle Kovariate einzeln oder zusammen prüfe?

Wieso sollte das so sein? Wenn z.B. die Kovariaten in ihrem Erklärungswert überlappen, muss sich der
Effekt zwangsläufig ändern, sonst würde dieselbe Varianz in der AV mehrfach erklärt. Es gibt noch andere
Möglichkeiten (Suppressor-, Mediator- u.a. Effekte), durch die sich Unterschiede zwischen einzelner und
mehrfacher Vorhersage ergeben können.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[statistik_angsthase]

Hi PonderStibbons,
danke für deine schnelle Antwort.

Das ergibt Sinn, vielen Dank.
Ist es dann auch sinnvoll, diejenigen Kovariate, die signifikante Haupteffekte aufzeigen, noch einmal zu bündeln in einer ANCOVA um möglicherweise die Erklärungskraft zu steigern?

[PonderStibbons]

Variablenauswahl anhand von Signifikanzwerten ist eigentlich nie eine brauchbare Idee.
Das Gefummel führt zu überangepassten Modellen (overfitting), d.h. falschen p-Werten
und fragwürdig generalisierbaren Ergebnissen. Rechne das am besten so, wie vor
Inspektion der Ergebnisse geplant.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons