Multiple Regression vs. biv. Korrelation - Ergebnisse

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Re: Multiple Regression vs. biv. Korrelation - Ergebnisse

Beitragvon mona55psy » Mo 21. Aug 2023, 15:27

Ich hab's mal mit der Berechnung eines Interaktionseffekts innerhalb der Regression versucht, aber komme mit dem Thema leider nicht weiter, weil da ganz wilde Ergebnisse rauskommen, die ich nicht verstehe. RP wird dann teilweise gar nicht mehr signifikant, der Interaktionsterm aber auch nicht..

Aber trotzdem ganz lieben Dank für deine Hilfe!!
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Re: Multiple Regression vs. biv. Korrelation - Ergebnisse

Beitragvon PonderStibbons » Mo 21. Aug 2023, 16:15

Signinifikanzmeldungen sind eigentlich erstmal zweitrangig und auch nicht sonderlich informativ.

Interaktionsterme zwischen unzentrierten Variablen sind hoch korreliert mit den Ausgangsvariablen.
Durch solche Multikollinearität werden die Parameterschätzungen gerne instabil und die Standardfehler
werden mitunter übergroß.

MIt freundlichen Grüßen

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Re: Multiple Regression vs. biv. Korrelation - Ergebnisse

Beitragvon mona55psy » Mo 21. Aug 2023, 20:53

Wenn ich bei der Interaktion nicht die Signifikanzen interpretiere, was denn dann? :o

Ich habe die Variablen sogar vorher zentriert und dann einen Interaktionsterm RP*SP daraus erstellt und den zusammen mit RP und SP ins Modell eingepflegt.

Aber da kommt in allen sechs Wohlbefinden Modellen raus, dass SP signifikant ist und RP und RP*SP nicht.

Zudem haben RP und RP*SP als Prädiktoren teilweise negative und teilweise positive Vorzeichen. Signifikant werden sie aber nie.

Also da habe ich wirklich keinen blassen Schimmer, wie man das interpretiert. :?

VG
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Re: Multiple Regression vs. biv. Korrelation - Ergebnisse

Beitragvon PonderStibbons » Mo 21. Aug 2023, 21:57

Wenn ich bei der Interaktion nicht die Signifikanzen interpretiere, was denn dann?

Du hast mir etwas zu der Analyse mitgeteilt, und ich habe darauf hingewiesen, dass dabei andere Informationen erstmal wichtiger sind.
"Signifikant" heißt ja bloß p(Daten|H0) < 0,05 oder effektiv geschätzter Parameter / dessen Standardfehler = kleiner Wert.
Ich habe die Variablen sogar vorher zentriert und dann einen Interaktionsterm RP*SP daraus erstellt und den zusammen mit RP und SP ins Modell eingepflegt.

Ja, das ist gut. Hattest Du leider nicht mitgeteilt.
Also da habe ich wirklich keinen blassen Schimmer, wie man das interpretiert. :?

Ich bin leider nicht im behandelten substanzwissenschaftlichen Thema drin und verstehe
Versuchsaufbau und Analysestrategie nicht ausreichend.

Wie gesagt, kannst Du, was die Ausgangsfrage angeht, vielleicht recherchieren, ob man einen
Suppressoreffekt nachweisen kan

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Multiple Regression vs. biv. Korrelation - Ergebnisse

Beitragvon mona55psy » Mo 21. Aug 2023, 22:09

Du hast mir etwas zu der Analyse mitgeteilt, und ich habe darauf hingewiesen, dass dabei andere Informationen erstmal wichtiger sind.
"Signifikant" heißt ja bloß p(Daten|H0) < 0,05 oder effektiv geschätzter Parameter / dessen Standardfehler = kleiner Wert.


Ach so, verstehe!

Wie gesagt, kannst Du, was die Ausgangsfrage angeht, vielleicht recherchieren, ob man einen
Suppressoreffekt nachweisen kan


Dazu hab ich bisher leider nichts hilfreiches gefunden, aber ich versuche es nochmal. Danke. :)
mona55psy
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