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[urcho]

Hallo zusammen,

ich prüfe gerade meinen Datensatz auf die Vorraussetzungen zur Umsetzung in ein SEM.
Dabei bin ich gerade etwas verwirrt und brauche eine Peer-Rückmeldung, ob ich die Tests richtig verstehe.

Linearität
Visuell sieht es mit der Linearität der bivariaten Zusammenhänge nicht so gut aus, nicht völlig daneben, aber auch nicht wirklich gerade.
Deshalb habe ich für alle Zusammenhänge den Rainbow-Test gerechnet.

Und ich bin mir gerade nicht mehr sicher, ob ich den Test richtig verstehe. Kann mir jemand sagen, ob ich das richtig sehe?
-> Der Rainbow-Test prüft die H0, dass der Modelfit (lineares Modell) der Gesamtdaten nicht signifikant abweicht von einem alternativen Subsample dieser Daten.
Nach meinem Verständnis bedeutet das: Wenn die H0 verworfen wird (p < 0.05), kann keine Linearität angenommen werden. Verstehe ich das richtig?

Homoskedastizität
Um die Gleichverteilung der Varianz in den bivariaten Zusammenhängen zu prüfen, haben ich den studentisierten Breusch-Pagan Test gerechnet.
-> Hier ist die H0, dass keine signifikanten Varianzunterschiede bestehen entlang der Skala.
Ich würde daher interpretieren: Wenn die H0 verworfen wird (p < 0.05), kann keine Homoskedastizität angenommen werden. Verstehe ich das richtig?

In beiden Fällen wäre also ein P-Wert < 0.05 wünschenswert. Richtig?

Vielen Dank für eine kurze Rückmeldung.
Verwirrte Grüße!