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[lisa2209]

Hallo liebes Forum,

Ich bin in den letzten Zügen meiner Masterarbeit und bräuchte bitte ganz dringend Hilfe bei meinen Ergebnissen.

Mein Thema ist: Der Einfluss von Arbeitswerten und Studienfach auf Karriereerfolg. Genauer gesagt, geht es darum, ein Modell zu überprüfen, ob Arbeitswerte Karriereerfolgvorhersagen und ob dieser Zusammenhang durch das Studienfach (z.B. Humanwissenschaften, Naturwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, etc.) moderiert wird.

Die Arbeitswerte sind zwei Variablen: einmal intrinsische Arbeitswerte und einmal extrinsische Arbeitswerte. Karriererfolg wurde gemessen mit Arbeitszufriedenheit, job variety, perceived possibilities for career advancement, und Monatsgehalt. Insgesamt ergeben sich somit also 8 Regressionsmodelle (2 UVs auf 4 AVs). Zusätzliche Kontrolvariablen sind Geschlecht und die UV, die nicht in dem Haupteffekt getestet wurde.

Ich habe nun also versucht, multiple Regressionen aufzubauen. Nehmen wir das Beispiel intrinsische Arbeitswerte auf Arbeitszufriedenheit. Im ersten Schritt habe ich den Haupteffekt getestet, also intrinsische Arbeitswerte auf Arbeitszufriedenheit. Im zweiten Schritt habe ich dann Geschlecht als Kontrollvariable hinzugenommen, im dritten Schritt extrinsische Arbeitswerte als Kontrollvariable. Anschließend habe ich die Interaktionsterme (zentriert) von intrinsischen Arbeitswerten und den Studienfächern hinzugefügt (übrigens alles mit der Methode Enter). Im letzten Schritt habe ich versucht, ein Modell mit allen signifikanten Effekten aufzustellen. Stimmt mein Vorgehen bis hier hin?

Nun zu den Ergebnissen, die mir sehr großes Kopfzerbrechen bereiten.
1) Gehen wir wieder von dem Beispielmodell aus. Hierfür ist herausgekommen, dass weder Geschlecht, noch extrinsische Arbeitswerte einen signifikanten Einfluss auf den Haupteffekt haben. Das Modell beiden Kontrollvariablen ist signifikant und erklärt 4.2% der Varianz (obwohl keine Kontrollvariable signifikant ist). Das Modell, das nur den Haupteffekt enthält erklärt jedoch nur 2.7% der Varianz. Die Moderation ist übrigens nicht signifikant geworden. Welches Modell nehme ich nun, um den Haupteffekt zu erkläre? Das mit Kontrollvariablen oder das ohne? Wenn ich das mit den Kontrollvariablen nehme, wie würde ich diese dann interpretieren, da sie ja nicht signifikant sind, aber die Kontrolle dieser Variablen mehr Varianz aufklärt?

2) In einem anderen Modell habe ich einen nicht signifikanten Haupteffekt, eine signifikante Kontrollvariable und eine signifikante Moderation. Wie würde ich hier das Endmodell (also das, was ich in meiner Arbeit präsentiere) aufbauen? Ich glaube nicht, dass ich ein Modell präsentieren kann, ohne Haupteffekt, aber mit Moderation und Kontrollvariable oder? Wie würde ich die signifikante Moderation und Kontrollvariable bei einem nicht signifikanten Haupteffekt interpretieren?

Ich würde mich über schnelle Antworten ungemein freuen und schicke euch ganz viele liebe Grüße und 100000 Dank!

Lisa

[PonderStibbons]

Nehmen wir das Beispiel intrinsische Arbeitswerte auf Arbeitszufriedenheit.

Nur mal nebenbei, die AV wird auf die UV regrediert, nicht umgekehrt.

Im ersten Schritt

Wieso denn schrittweise? Du hast doch ein vollständige Modell im Kopf, dann teste es doch auch so.

im dritten Schritt extrinsische Arbeitswerte als Kontrollvariable.

Inwiefern ist das denn eine Kontrollvariable, was bedeutet das hier?

Anschließend habe ich die Interaktionsterme (zentriert) von intrinsischen Arbeitswerten und den Studienfächern hinzugefügt (übrigens alles mit der Methode Enter).

Da fehlen aber noch die Studienfächer als UVs. Sonst kannst Du sie nicht als Bestandteil der Interaktion verwenden.

dass weder Geschlecht, noch extrinsische Arbeitswerte einen signifikanten Einfluss auf den Haupteffekt haben.

Du meinst, auf die abhängige Variable? Oder doch etwas anderes? Nebenbei lässt sich vieles überhaupt erst sinnvoll diskutieren, wenn die Stichprobengröße genannt ist.

Welches Modell nehme ich nun, um den Haupteffekt zu erklären?

Wie oben angedeutet, stelle ein einziges, auf Deinen theoretischen Annahmen beruhendes Modell auf und teste es. Gedaddel mit vorläufigen und schrittweisen und Teilmodellen erzeugt nicht nur ein ordentliches Durcheinander, es ist auch methodisch bedenklich. Das artet schnell aus in Signifikanzfischerei des Typs "ich stelle mal in meiner Arbeit Dutzende volle und teilweise Modelle auf, und dann wähle ich mal das aus, was am schönsten zu interpretieren ist."

Gruß

P.
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Gottseidank...Kanon für 36

[lisa2209]

Vielen Dank für die schnelle Antwort.
Die Stichprobengröße ist n = 201. Mein Betreuer der Masterarbeit meinte, ich solle die multiplen Regressionen schrittweise aufbauen und komplexer werden lassen, um am Ende das "beste" Modell in der Arbeit zu präsentieren. Sein Vorschlag war es auch, die jeweils nicht im Haupteffekt getestete UV als Kontrollvariable einzusetzen (es gibt eine positiv signifikante Korrelation zwischen den UVs wobei die mit r = .15 ja recht klein ausfällt).

dass weder Geschlecht, noch extrinsische Arbeitswerte einen signifikanten Einfluss auf den Haupteffekt haben.


Du meinst, auf die abhängige Variable?
Ja genau.

Liebe Grüße.

[lisa2209]

Ach so. Noch eine Frage. Die Studienfächer muss ich als UVs aufnehmen oder als Kontrollvariablen?

[Claas]

Mein Betreuer der Masterarbeit meinte, ich solle die multiplen Regressionen schrittweise aufbauen und komplexer werden lassen, um am Ende das "beste" Modell in der Arbeit zu präsentieren.

Das klingt nicht gerade "seriös". Je nachdem, welche Variablen Du in Deine Berechnungen integrierst, wirst Du ein anderes "bestes" Modell herausbekommen. Daher stellt sich hier die Frage, was das "beste" sein soll.
Eine Hypothese in der Art "..durch zusätzlichen Einbezug des Prädiktors XY wird die Modellvorhersage signifikant verbessert..." wäre eher zu empfehlen. Könntest Du mit einer hierarchischen Regressionsanalyse in SPSS testen.

Die Studienfächer muss ich als UVs aufnehmen oder als Kontrollvariablen?

Worin besteht Deines Erachtens der Unterschied beim "Aufnehmen"?

LG
Claas

[lisa2209]

Hallo Claas,

Wenn ich die Studienfächer als Kontrollvariable aufnehme, dann tue ich das ja als Dummy Variablen. Und wenn ich sie als UVs aufnehme, dann belasse ich die Variablen wie sie sind und codiere sie nicht um.
Also würd ich nun ein Modell erstellen, in dem ich von vornherein alle Variablen, Kontrollvariablen und Interaktionsterme aufnehme, die ich testen will und wenn das Modell nicht signifikant werden sollte, werde ich es nicht verändern?!

Vielen lieben Dank für die Hilfe.

[Claas]

Verstehe ich nicht. Wie soll denn eine nominale nicht-dummycodierte Variable als Prädiktor in einer Regressionsanalyse verarbeitet werden? Du kannst sie doch nicht so eingeben, als wäre sie intervallskaliert?

Also würd ich nun ein Modell erstellen, in dem ich von vornherein alle Variablen, Kontrollvariablen und Interaktionsterme aufnehme, die ich testen will und wenn das Modell nicht signifikant werden sollte, werde ich es nicht verändern?!

Nein, was ich meinte, war, vorher Hypothesen darüber aufzustellen, welches Modell einem anderen überlegen ist. Aber worum geht es in Deiner Arbeit denn vorrangig bzw. wie lauten Deine Hypothesen?
LG,
Claas

[lisa2209]

Zu den Studiengruppen: ich habe eine Variable erstellt, die 7 ausprägungen hat (also alle 7 Studiengruppen meiner Stichprobe). Dann wiederum habe ich eine 6 Dummy Variablen erstellt, in dem ich Humanwissenschaftler als Referenzgruppe genommen habe, um somit zu schauen, ob sich die anderen 6 Studiengruppen von den Humanwissenschaftlern unterscheiden. Das habe ich mit dem recode-Befehl gemacht.

Hypothesen habe ich eine ganze Menge, so um die 14. Generell gibt es vier Ziele meiner Masterarbeit:

1) Unterscheiden sich die Studiengruppen in den Arbeitswerten? Dafür habe ich eine Varianzanalyse gemacht (mit post-hoc Tests).

2) Unterscheiden dich die Studiengruppen in den Karriereerfolgsvariablen? Dafür habe ich ebenfalls eine ANOVA gerechnet (mit post-hoc Tests).

3) Sagen Arbeitswerte Karriereerfolg vorher?

4) Moderieren Studengruppen den Zusammenhang zwischen Arbeitswerten und Karriererfolg?

Für Punkt 3 und 4 sollte ich eine multiple moderierte Regression rechnen, die Modelle schrittweise immer komplexer werden lassen, in dem ich langsam immer mehr Variablen hinzunehme, dann ein Endmodell mit nur den signifikanten Effekten erstelle und im Anschluss nur dieses Modell in der Arbeit präsentiere.

Viele liebe Grüße.

[Claas]

Hi Lisa,

verstehe trotzdem noch nicht, wie Du das meinst mit

wenn ich sie als UVs aufnehme, dann belasse ich die Variablen wie sie sind und codiere sie nicht um

In einer ANOVA oder Regressionsanalyse?

Wegen der Anweisung Deines Betreuers...der will dann wohl eine schrittweise Regression. P. hat ja schon darauf hingewiesen, dass dieses Vorgehen generell umstritten ist, aber in meiner Beratungspraxis erlebe ich auch oft, dass sich die schrittweise Testerei großer Beliebtheit erfreut.
Ich verstehe die Anweisung so, dass Du die Forward-Methode anwenden sollst und das Modell, dass am Ende dabei rauskommt, darstellen sollst.

Liebe Grüße
Claas

[lisa2209]

Lieber Claas,

Mein Betreuer meinte, dass ich die Kontrollvariablen alle Dummy codiert in die Regressionsanalyse aufnehmen soll. Dementsprechend müsste ich also eine Variable dummy codieren, wenn sie eine Kontrollvariable ist. Wenn sie z.B. als UV in das Regressionsmodell aufgenommen werden soll, kann ich sie normal codiert lassen.

Also für die schrittweise Testerei muss ich die Forward-Methode statt der Enter-Methode anwenden? Und die Alternative zu der schrittweisen Testerei wäre, dass ich alle Variablen (also UV, AV, Kontrollvariablen und Interaktionsterme) in ein Modell aufnehme und nur dieses eine Regressionsmodell teste? Wie nehme ich die Studiengruppen in mein Regressionsmodell auf? Also einmal als Interaktionsterm mit den Arbeitswerte und dann einmal nur die Studiengruppen als UV?

Vielen lieben Dank für die Hilfe!