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[the_mouse3619]

Guten Abend!

Ich untersuche für meine Masterarbeit ob die Auswirkung eine charismatischen Führungsstils auf die Leistung (hier gemessen in der Anzahl der Ideen in einer Kreativitätsaufgabe) moderiert wird durch die Persönlichkeitseigenschaft Offenheit.
Jetzt meine Frage: Das Gesamtmodell ist nicht signifikant (p = .69, R² = .040). Ich habe irgendwo gelesen, dass man jetzt an dieser Stelle schon die Interpretation abbrechen würde. Stimmt das so?
Mein Interaktionsterm ist nämlich signifikant (p = 0.042, CI95%[0.114, 2.084]). Gibt es trotzdem keine signifikante Interaktion?

Vielen Dank im Voraus!

[PonderStibbons]

Jetzt meine Frage: Das Gesamtmodell ist nicht signifikant (p = .69, R² = .040). Ich habe irgendwo gelesen, dass man jetzt an dieser Stelle schon die Interpretation abbrechen würde. Stimmt das so?

Nein. Hast Du denn eine Fragestellung, die sich auf die Varianzaufklärung des Geamtmodells bezieht?
Einige Gedanken dazu bietet https://statisticsbyjim.com/regression/ ... egression/ (kurz zusámmengefasst im Abschnitt Key Points about Low R-squared Values)

Mein Interaktionsterm ist nämlich signifikant (p = 0.042, CI95%[0.114, 2.084]). Gibt es trotzdem keine signifikante Interaktion?

Wenn es Deine Absicht war von vornherein, diesen Interaktionsterm zu testen, dann hast Du ein inferenzstatistisch signifikantes Ergebnis.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[the_mouse3619]

Danke für die Antwort und den Artikel!

Hast Du denn eine Fragestellung, die sich auf die Varianzaufklärung des Geamtmodells bezieht?

Wenn es Deine Absicht war von vornherein, diesen Interaktionsterm zu testen, dann hast Du ein inferenzstatistisch signifikantes Ergebnis.

Meine Hypothese lautet: Die Offenheit moderiert den Effekt der charismatischen Führung auf die Leistung.
Ich mache mir weniger wegen dem R² und mehr wegen des nicht signifikanten Gesamtmodells Sorgen. Kann ich denn meine Hypothese aufgrund des signifikanten Interaktionsterms als bestätigt ansehen, auch, wenn das Gesamtmodell nicht signifikant ist?

Vielen Dank und viele Grüße!

[bele]

Hallo,

Wenn es Deine Absicht war von vornherein, diesen Interaktionsterm zu testen, dann hast Du ein inferenzstatistisch signifikantes Ergebnis.

Das stimmt, die Frage ist aber offen, was das genau bedeutet und wie es zu interpretieren ist. Hat das signifikante Ergebnis auch Aussagekraft?

Meine Hypothese lautet: Die Offenheit moderiert den Effekt der charismatischen Führung auf die Leistung.

Diese Hypothese kann man mühelos in zwei Teilhypothesen zerlegen: 1. Es gibt einen Effekt von charismatischer Führung auf die Leistung und 2. der unter 1. postulierte Zusammenhang ist abhängig von der Offenheit.

Teil 1 hast Du anscheinend nicht zeigen können. Wenn ich Offenheit und charismatische Führung kenne kann die Leistung nicht unbedingt besser vorhersagen als wenn ich einfach nur geschickt rate.

Dein Ergebnis besagt im Wesentlichen: Ob man aus Offenheit und charistmatischer Führung die Leistung vorhersagen kann weiß ich nicht. Aber wenn ich bei diesen Daten einen Koeffizienten finden soll, bin ich mir leidlich sicher, dass ich einen positiven Koeffizienten nehme.


Wenn Du sehr gute Gründe hast, dass Teil 1 wahr ist, auch wenn der Signifikanztest das nicht bestätigt, dann kannst Du für Teil 2 mit dem Signifikanztest argumentieren. Du wirst dann aber nicht umhin kommen zu diskutieren, warum Deine Stichprobe die Welt nicht ausreichend für Teil 1, wohl aber ausreichend für Teil 2 abbildet. Der von PonderStibbons verlinkte Artikel (ich habe ihn noch nicht ganz gelesen, wohl aber kursorisch überflogen) könnte ein wertvoller Startpunkt für so eine Diskussion sein. Ich würde mich aber nicht blind auf den p-Wert beziehen sondern versuchen, die im Artikel genannten Zusammenhänge möglichst konkret auf Deinen Forschungsgegenstand zu beziehen.

Ich mache mir weniger wegen dem R² und mehr wegen des nicht signifikanten Gesamtmodells Sorgen.

Das hängt eng miteinander zusammen. R² gibt an, wieviel Varianz in der Stichprobe durch die Prädiktoren erklärt wird und die Signifikanz des Gesamtmodells untersucht, ob diese Varianzaufklärung einfach nur zufällig sein könnte.

@PonderStibbons: Vielen Dank für den Interessanten Link. Das ist sicher das beste, was ich hier im Forum bisher zu dem Thema gelesen habe.

Viele Grüße,
Bernhard