STATISTIK-FORUM.de

[mikemenzler]

Liebe Statistik-Forumler,

ich habe eine multiple Regressionsanalyse mit zwei Regressoren durchgeführt, deren Signifikanzen sehr gut sind (0,001 und 0,002).
Die Signifikanz der (Konstanten) liegt bei 0,63.
Ist dann das Modell obsolet, oder kommt es nur auf die beiden Signifikanzen der REgressoren an?

Hoffentlich kann mir einer weiterhelfen.

LG Mike

[Holgonaut]

Hi Mike,

hmmm, hast du mal irgendwelche Grundlagen über die Regressionsanalyse gelesen. Ein bisschen sollte schon sein, damit die Bedeutung der Parameter richtig deutest.

Die Konstante ist der Erwartungswert von Y bei X=0 und in den meisten Fällen völlig uninteressant. By the way: Zwei Regressoren sind zu dünn. Da müssen noch inhaltlich
wichtige "Konkurrenten" der Regressoren in das Modell (gewöhnlich als Kontrollvariablen bezeichnet).

Grüße
Holger

[mikemenzler]

Hi Holger,

besten Dank für Deine Antwort. Ich hatte ebenfalls in vielen Uniscripten gelesen, daß diese Prüfgöße vernachlässigbar sei.

Ich habe die Korrelationskoeffizienten nach der Reihenfolge ihrer Höhe in eine multiple Regressionsanalyse als Regressoren aufgenommen, dabei die Methode Schrittweise unter Anzeige der partiellen Korrelationsstatisik angewendet. Dann habe ich die partiellen Korrelationskoeffizienten mit den geringsten Irrtumswahrscheinlichkeiten (beginnend bei größtem T) in das endgültige Regressionsmodell aufgenommen. F-Test auch bestanden.

Ich hoffe, daß ich korrekt vorgegengen bin.

Gruß, Mike

[Holgonaut]

Au weia,

nein, nimm alle theoretisch sinnvollen Prädiktoren auf einen Schlag in das Modell auf. Korrelationen sind unerheblich.

Grüße
Holger

[mikemenzler]

Lieber Holger,

vielen Dank, damit ging es am besten!

Was mache ich eigentlich, wenn ich eine dichotome Variable (0/1) und eine rangskalierte Variable habe (1=sehr, 2=ziemlich etc.)?
SPSS rechnet da fleissig auch eine multiple Regressionsanalyse, ist das überhaupt statistisch korrekt?
Wie kann ich Zusammenhänge in diesem Fall berechnen?

Für Hilfe wäre ich sehr dankbar!

Beste Gräße, Mike

[strukturmarionette]

Hi,

die erste Überlegung wäre, ob es sich um Regressor (UV) oder Regresand (AV) handelt.

Gruß
S.

[mikemenzler]

Hi S.,

bin Dir unendlich dankbar. In nicht mehr 2 Wochen muss ich meine Arbeit abgeben und habe keinen, der mir hilft...

Der Regressand ist die dichotome (Mehr technische Unterstützung, 0=nein, 1=ja) und der REgressor ist die Ausprägung des Umweltverhaltens (1-5).

Welche Methode kann ich hier anwenden?
Vielen Dank für Deine Hilfe.

Gruß, M.

[mikemenzler]

Kann ich hier eine logistische Regressionsanalyse duchführen? Signifikanzen erkenne ich, aber was ist der Waldtest und wo finde ich den Entsprechungswert zum BEstimmthaitsmaß?

Gruß, M.

[strukturmarionette]

Hi,

Der Regressand ist die dichotome (Mehr technische Unterstützung, 0=nein, 1=ja) und der Regressor ist die Ausprägung des Umweltverhaltens (1-5).

Kann ich hier eine logistische Regressionsanalyse duchführen? Signifikanzen erkenne ich, aber was ist der Waldtest und wo finde ich den Entsprechungswert zum BEstimmthaitsmaß?

Eine binär-logistische Regressionsanalyse bei dichotomer AV (Regressand) wäre möglich. Bei nur einem Regressanden ist das aber so eine Sache.
Eine in etwa Entsprechung zum Bestimmtheitsmaß ist das Nagelkerkerkes R² oder Cox & Snells R² im SPSS-Output.

Vielleicht reicht es auch aus, die Stichprobe /Teilstichproben (Ja vs. Nein Antworten) einfach mit einem parametrischen (T-Test) oder nichtparametrischen Zweistichprobentest (Mann-Whitney-U-Test) auf signifikante Unterschiede (oder: Zentrale Tendenz) hin zu untersuchen.

Gruß
S.

[mikemenzler]

Das heißt, ich sollte wie bei der multiplen Regressionsanalyse alle Prädikatoren mit aufnehmen?

Kann ich es für zwei dichotome Variablen genau so machen? Da ist ja der Chi-Quadrat Test vorher über Kreusztabelle aussagekräftig, ob eine Signifikanz besteht.

Gruß, M.