STATISTIK-FORUM.de

[petite]

Hallo, ich habe eine Frage bezüglich der Interpretation einer moderierten multiplen Regression. Ich habe schon diverse Bücher und Foren durchforstet aber habe es leider bis jetzt noch nicht verstanden.

Ich möchte den Einfluss des Alters auf den Zusammenhang zwischen Bindung und Einfühlsamkeit wissen. Dafür habe ich das Alter in 3 Gruppen eingeteilt und dann 2 Dummy Variablen gebildet.

Ich habe eine hierarchische Regression gerechnet:
AV= Bindung,
Step1: Einfühlsamkeit, Dummy Variable 1 (12-18 vs. 19-22), Dummy Varible 2 (12-18 vs. 23-36),
Step 2: Einfühlsamkeit*Dummy Variable 1 und Einfühlsamkeit*Dummy Variable 2

Meine R2 sind alle äußerst schlecht und mir wird kein F-Test signifikant. Allerdings ist der p-Wert des Interaktionsterms Einfühlsamkeit*Dummy2 kleiner als 0.1 (mein Betreuer regelt es so, dass wir bei einem alpha <0.1 von einer Tendenz sprechen).

Was bedeutet das nun? Kann ich sagen dass es eine Tendenz gib, dass sich 12-18 von 23-36 Jährige im Zusammenhang zwischen Bindung und Einfühlsamkeit unterscheiden?
Oder kann ich einzelne Prädiktoren gar nicht interpretieren wenn mir das Gesamtmodell nicht signifikant wird? Ich habe auch eine Grafik erstellt, bei der es so aussieht als gäbe es einen Interaktionseffekt (die Linien kreuzen sich).

Wäre über Hilfe sehr, sehr dankbar!

[mops]

Hey,

ich wollte mal fragen warum du das Alter Dummycodiert hast...da geht dir doch eher Varianz verloren und du kannst in einer Regressionsanalyse doch locker mit intervallsskalierten Daten rechnen...

Dann verstehe ich nicht warum du 2 Moderationen in einem gerechnet hast indem du zwei mal Einfühlsamkeit mit reingenommen hast ( ist das möglich? da hast du ja im Gesamtmodell 2 Interaktionen mit Einfühlsamkeit).
Ich hätte einfach die Prädiktoren und dann einen Interaktionsterm in die Regression geschmissen, das is viel einfacher und was rauskommt ist ja in den meisten Fällen ziemlich Wumpe:

also:
AV (Einfühlsamkeit)
M (Alter)
und den Interaktionsterm (Alter x Einfühlsamkeit)

Was die Interpretation angeht:
alle p < .05 sind signifikant (p = signifikanzniveau) 0.1 ist es somit nicht... das alpha (ich denke du meinst hier die Irrtumswahrscheinlichkeit) musst du nicht mehr angeben, das steckt im p bereits drin

[daniel]

ich wollte mal fragen warum du das Alter Dummycodiert hast

Gute Frage. Ich schließe mich an.

Allerdings habe ich eine grundlegendere Frage.

Ich möchte den Einfluss des Alters auf den Zusammenhang zwischen Bindung und Einfühlsamkeit wissen. Dafür habe ich das Alter in 3 Gruppen eingeteilt und dann 2 Dummy Variablen gebildet.

Du willst Bildung durch Einfühlsamkeit und Alter "erklären"? Das ist theoretisch recht sinnfrei, wie ich finde. Kann es sein, dass Du hier outcome/response/endogene-/erklärte-/abhängige Variable und prädikatoren/exogene-/erklärende-/unabhängige Variablen vertauschst?

Ist vielleicht Einfühlsamkeit , das was erklärt werden soll?

Des weiteren wären Informationen zur Stichprobe (insb. Fallzahlen), die Codieriung von Bildung und Infos zu Kontrollvariablen interessant.

Weil ich es auch an dieser Stelle so nicht unkommentiert stehen lassne will

Dann verstehe ich nicht warum du 2 Moderationen in einem gerechnet hast indem du zwei mal Einfühlsamkeit mit reingenommen hast ( ist das möglich? da hast du ja im Gesamtmodell 2 Interaktionen mit Einfühlsamkeit).

Angenommen wir wollten tatsächlich Bildung (wie auch immer gemessen?) durch Einfühlsamkeit und Alter (als Dummies) erklären, wäre das korrekte Modell mit Interaktion

Bildung = b0 + b1*Einfühlsamkeit + b2*Alter2 + b3*Alter3 + b4*Einfühlsamkeit*Alter2 + b5*Einfühlsamkeit*Alter3

Auf keinen Fall kannst Du die konditionalen Haupteffekte (b1, b2, b3) einfach auslassen, wie es "Step 2 impliziert. Das ist keine korrekt modellierte Interaktion. Dein Step 2 muss Step 1 + Interaktionsterme sein.

[petite]

Vielen Dank für eure Antworten!

Erstmal vorweg: Ich möchte BiNdung erklären und nicht BiLdung- insofern macht es Sinn. Ich habe auch eine Regression gerechnet in der ich das Alter nicht Dummy kodiert habe- dabei kommt mir nichts raus. Die Einteilung in diese Altersgruppen ist theoriegeleitet erfolgt und unter Rücksprache meines Betreuers. Diese Dummykodierung sollte also prinzipiell Sinn machen.

Wegen den Steps: Damit habe ich beschrieben in welchen Blöcken ich die jeweiligen Prädiktoren ins SPSS mit reingenommen habe. Also konkret: Zuerst Einfühlsamkeit und die zwei Dummy Variablen, dann auf weiter geklickt und in den nächsten Block die Einfühlsamkeit*Dummy1 und Einfühlsamkeit*Dummy2. Beim Output zeigt mir SPSS auch beim zweiten Modell (Step2) die konditionalen Outputs an. Ist das verständlich? Habe ich das richtig ins SPSS eingegeben?

Wegen der Stichprobe: N=58

[daniel]

Ich möchte BiNdung erklären und nicht BiLdung- insofern macht es Sinn.

In der Tat. Ich sollte aufmerksamer lesen.

Wegen den Steps: Damit habe ich beschrieben in welchen Blöcken ich die jeweiligen Prädiktoren ins SPSS mit reingenommen habe. Also konkret: Zuerst Einfühlsamkeit und die zwei Dummy Variablen, dann auf weiter geklickt und in den nächsten Block die Einfühlsamkeit*Dummy1 und Einfühlsamkeit*Dummy2.

Dann hast Du alles richtig gemacht.

Die Fallzahlen sind natürlich sehr gering, von daher ist eine Anpassung des Signifikanzniveaus von (durch pure Konvention und ohne jede mathematisch/statisitsche Begründung enstandenen) 5 % auf 10 % Niveau durchaus zu rechtfertigen, insbesondere, wenn es um Interaktionen geh.

Um Dir bei der Interpretation konkret weiterhelfen zu können, bräuchten wir explizitere Angaben.

Meine R2 sind alle äußerst schlecht und mir wird kein F-Test signifikant. Allerdings ist der p-Wert des Interaktionsterms Einfühlsamkeit*Dummy2 kleiner als 0.1

Was heißt das konkret? Wie hoch ist R2 (nicht, dass es von besonderer Bedeutung für die Fragestellung wäre), wie sehen die Koeffizienten aus (nicht nur die p-Werte), etc.?

Allgemein kannst Du sicher Koeffizienten interpretieren, wenn das Gesamtmodell nicht signifikant ist. Diskutieren sollte man das aber vermutlich schon.

[petite]

Super vielen Dank!

Das R2 vom zweiten Modell ist 0.08 und das delta R2 ist -0.03.
Koeffizienten von Einfühlsamkeit*Dummy 1: B= 0.06, SE B= 0.04 und beta= 0.3
Koeffizienten von Einfühlsamkeit*Dummy2: B= 0.03, SE B= 0.03, beta= .17 (p<0.1)

[daniel]

Heißt das R-Quadrat sinkt bei Aufnahme der Interaktionen? Das kann eigentlich nicht sein. Ist das kor. R-Quadrat? Wie ein Koeffizient von .03 bei einem Standardfehler von .03 auf 10 % Niveau signifikant sein kann erschleißt sich mir auch nicht ganz.

Leider schreibst Du nicht, wie die zugehörigen konditinalen Hapteffekte aussehen, was die Interpretation schwierig macht. Hier das Modell und die allgemein Interpretation der Koeffizienten

Bilnung = b0 + b1*Einfühlsamkeit + b2*Alter2 + b3*Alter3 + b4*Einfühlsamkeit*Alter2 + b5*Einfühlsamkeit*Alter3

b0: durchschnittliche Bindung bei Peronen zwischen 12 und 18 Jahren, mit keinerlei Einfühlsamkeit (Einfühlsamkeit = 0)
b1: durschschnittliche Steigung der Bindung bei 12-18 jährigen mit einer Einheit Einfühlsamkeit
b2: durschschnittlicher Unterschied in der Bindung zwischen 19-22 jährigen und 12-18 jährigen bei keinerlei Einfühlsamkeit
b3: analog b2

b4: zusätzliche durchschnittliche Steigung der Bindung mit einer Einheit Einfühlsamkeit bei 19-22 jährigen im Vergleich zu sonst gleichen 12-18 jährigen
b5: analog b4

Der von Dir berichtete positive Koeffizient von 0.03 kann demnach eine stärkere positive Steigung, oder auch eine weniger starke negative Steigung implizieren, je nachdem, wie die zugehörigen konditinalen Haupteffekte ausgeprägt sind.

[petite]

Puh vielen Dank das du mich darauf aufmerksam gemacht hast! Ich hatte die korrigierten R2 als delta R2 angegeben.

b1: Einfühlsamkeit: B= -0.01, SE B= 0.02, beta= -0.07
b2: Dummy 1: B= -0.05, SE B= 0.05, beta= -.18
b3 Dummy 2: B= -0.01, SEB= 0.05, beta= -.04
R2= 0.03,

b4: Einfühlsamkeit*Dummy1: B= 0.06, SE B= 0.04, beta= 0.3 (p<0.1)
b5: Einfühlsamkeit*Dummy2: B= 0.03, SEB= 0.03, beta= 0.17
R2= 0.08, change in R2= 0.05

Ich hoffe das reicht zur Interpretation?

[daniel]

Ich muss gestehen, ich wäre selbst mit der "Tendez" Interpretation vorsichtig in diesem Fall.

Im Unterschied zu 12-18 jährigen hat die Einfühlsamkeit bei den 23-36 jährigen tendenziell einen weniger negativen (eigentlich: überhaupt einen) Effekt. Aber wie gesagt: Vorsicht, denn nimmt man die Koeffizienten ernst, dann ist der Vorhergesagte Wert der Bindung für die 23-36 jährigen mit einer Einheit Einfühlsamkeit -0.01 - 0.05 + 0.06 = 0, währen er bei den 19-22 jährigen -0.01 - 0.01 + 0.03 = 0.01 ist.

Will sagen, so ganz eindeutig finde ich bei diesem "wackligen" Modell die Sachlage nicht. Zudem ist das Gesamtmodell nicht signifikant "besser", als das Nullmodell, was schlicht bedeutet, dass alle Prädikatoren gemeinsam keinerlei Effekt haben.

[petite]

Vielen, vielen Dank! Hat mir echt sehr weiter geholfen!