Regression bei sig. Shapiro-Wilk und kleinem N (20)

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Regression bei sig. Shapiro-Wilk und kleinem N (20)

Beitragvon Bergauda » Di 6. Sep 2022, 17:52

Schönen guten Tag,

ich möchte überprüfen, inwieweit erlebte Integration im Studium in sechs verschiedenen Kontexten (z.B. in den Univeranstaltungen oder bzgl. der Wohnsituation) mit psychischem Wohlbefinden zusammenhängt.
Dies würde ich eigentlich gerne mit einer multiplen Regression rechnen, in die ich alle Kontexte aufnehme.
Leider beträgt meine Stichprobe nur 20 Personen (keine weitere Erhebung möglich) und zusätzlich sind meine Residuen für Wohlbefinden nicht normalverteilt (Shapiro-Wilk: p = .036).

Mein erster Plan war, jetzt zumindest alle Kontexte zusammenzulegen, um eine Überanpassung des Regressionsmodells zu verhindern und der geringen Stichprobe Rechnung zu tragen.
Dennoch ist mein N von 20 immer noch nicht wirklich robust gegen die Verletzung normalverteilter Residuen.

Wie gehe ich daher jetzt am besten vor?
- trotzdem Regression rechnen und auf nur eingeschränkt erfüllte Regressionsvoraussetzungen hinweisen?
- nur korrelative Ergebnisse berichten, z.B. mit robusterem Spearman?
- ganz anders, aber wie?

Herzliche Grüße und danke schon jetzt für die Unterstützung
David
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Re: Regression bei sig. Shapiro-Wilk und kleinem N (20)

Beitragvon bele » Di 6. Sep 2022, 20:20

Hallo,

Bitte schau mal hier:
nutzung-des-forums-f44/das-musste-mal-gepostet-werden-t6682.html

Bitte erzähle uns, ob es von allen 20 Antworten zu jedem der sechs Kontexte gibt oder von jedem nur zu einem und generell, was auf welchen Skalenniveaus erhoben wird und wie Du in der Regression die "Integration" "in den Kontext" setzt.

VG, Bernhard
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Re: Regression bei sig. Shapiro-Wilk und kleinem N (20)

Beitragvon Bergauda » Di 6. Sep 2022, 21:37

Danke für den Hinweis, Bernhard, das war mir durchgerutscht.

Alle Daten sind intervallskaliert und für jeden der sechs Kontexte liegen mir Daten von allen Teilnehmenden vor.
Meine Fragestellung: Das Erleben von Integration in welchen Bereichen hängt besonders mit Wohlbefinden zusammen.
(Praktisch: Hängt mein Wohlbefinden damit zusammen, dass ich gut in den Studiengang integriert bin, oder/ und in die Stadt,...)

Deshalb hätte ich eine multiple Regression mit Wohlbefinden als Kriterium gerechnet, das durch sechs Prädiktoren (subjektive Integration in den Bereichen 1-6) erklärt werden soll.
Zumindest war das der Grundgedanke, WENN ich genug Versuchspersonen gehabt hätte - und damit zusätzlich (wahrscheinlich) auch die Normalverteilung der Residuen kein Problem wäre.
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Re: Regression bei sig. Shapiro-Wilk und kleinem N (20)

Beitragvon bele » Di 6. Sep 2022, 21:58

Sind die sechs unabhängigen auf identischen Skalen gemessen oder müssen die erst standardisiert werden?

Sechs unabhängige für 20 Beobachtungen sind viel. Zudem ist es wahrscheinlich, dass manche Menschen sich generell gut und andere generell schlecht integriert fühlen, was dann zu multipler Kollinearität führen und Deine Chancen auf Signifikanz weiter verringern dürfte.

Ich könnte mir vorstellen, die Regression trotzdem zu rechnen und ihre Ergebnisse auch dann als Beschreibung der Verhältnisse in der Stichprobe zu verwenden, wenn nichts signifikant wird.

Wenn multiple Kollinearität ausgeprägt ist, könnte man die sechs Integriertheiten vielleicht mit einer Hauptkomponentenanalyse zu einem gemeinsamen Maß für Integriertheit zusammenfassen und dann in einer Regression mit nur dieser ersten Hauptkomponente den Zusammenhang zwischen unspezifischer Integriertheit und Wohlbefinden nachweisen?

Ansonsten verspricht die LASSO-Regression, bei schlechtem Verhältnis von Unabhängigen zu Beobachtungen, die relevantesten Unabhängigen zu identifizieren. Rechnen lässt sich das flott, was ich genau davon halten soll, weiß ich noch nicht.

Bezüglich der Normalverteilung des Fehlerterms hilft vielleicht das hier: nutzung-des-forums-f44/gelman-hill-vehtari-normalverteilung-lineare-regression-t13567.html

LG, Bernhard
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Re: Regression bei sig. Shapiro-Wilk und kleinem N (20)

Beitragvon PonderStibbons » Di 6. Sep 2022, 22:25

Möchte irgendwer wissenschaftlich-theoretische oder gar praktische Schlussfolgerungen aufgrund einer n=20 Studie
ziehen? Selbst wenn das Lockendrehen auf der Glatze gelingt und irgendwo ein p < 0,05 produziert wird?

Falls es jedoch nur um die Vorführung der Fähigkeit geht, eine Studie (wenn auch sehr klein) durchzuführen und
auszuwerten, ist doch quasi alles erlaubt, solange es kundig wirkt.


Mit freundlichen Grüßen

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Re: Regression bei sig. Shapiro-Wilk und kleinem N (20)

Beitragvon Bergauda » Di 6. Sep 2022, 22:42

Vielen Dank lieber Bernhard für deine Ideen und den Link! Die Quelle dort wird zitiert! ;)

Ich werde vermutlich wirklich auf die Betrachtung der einzelnen Kontexte verzichten und nur eine Regression mit einer "Gesamt-Integriertheit" rechnen.
Die einzelnen Kontexte basieren alle auf dem gleichen Test, deshalb ist das recht gut möglich, wenngleich die Bereiche auch unterschiedlich global oder spezifisch sind (z.B. Integration bzgl. der Uni vs. der Kurse).

@PonderStibbons
Die Studie entsteht zwar im Rahmen meiner Masterarbeit und da ist es natürlich auch schön, theoretisch oder praktisch relevante Schlussfolgerungen ziehen zu können.
Aber zumindest mir - meinem Betreuer glaube ich auch - ist bewusst, dass das bei dieser Stichprobengröße am Ende doch eher ein Trockenschwimmen sein wird.
Deshalb auch danke dir für die wichtige Anmerkung!
Bergauda
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