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[Debbster]

Hallo,

Ich habe eine Frage bezüglich meiner Rechnung mit einer multiplen hierarchischen Regression.
Ich untersuche den Zusammenhang zwischen dem Überstunden (UV) und Emotionle Erschöpfung (AV) und habe zwei Kontrollvariablen die ich mit untersuche.

Im ersten Schritt füge ich die beiden Konstrollvariablen (Alter, Partnerschaft (ja/nein) ein und im zweiten Schritt die UV.
Die ANOVA Tabelle bei Spss zeigt, dass das Model 1 und auch Model 2 nicht signifikant sind.

Schaue ich in die Koeffizienten-Tabelle sind die beiden Kontrollvariablen nicht signifikant (Alter: b=.000, p=.858 / Partnerschaft: b=.033, p=.468) jedoch ist mein UV signifikant (b=.026, p=.014).

Wie habe ich die Ergebnisse zu interpretieren? Bedeutet das, dass meine Kontrollvariablen meine UV beeinflussen? Und was bedeutet das für meinen Zusammenhang?

Vielen lieben Dank für die Hilfe!!!

[Holgonaut]

Hallo Debbster,

Kontrollvariablen dienen dazu, das Problem des confounding zu beheben. Das liegt vor, wenn eine Variable auf die UV und AV einen kausalen Effekt haben. Kontrolliert man diese Variable nicht, wird der Effekt je nach Effekt-Muster, überschätzt oder unterschätzt. Wenn du Alter und Partnerschaft also kontrollierst, liegt da die Annahme zugrunde, dass beide eine solche Rolle haben, was mir schon theoretisch unplausibel erscheint (v.a. für Alter). Wenn sie nun keinen sign. Zusammenhang mit der AV haben, zeigt das entweder, dass die power nicht hoch war (bzw. du den beta-Fehler hast), oder sie als Kontrollvariablen die falschen sind (was ich vermute).

Schau dir dieses sehr nette paper mal an. Schon alleine die Pfaddiagramme zu verstehen, wird Dein Wissen darüber enorm erhöhen (was leider mystisch so verborgen zu sein scheint, dass die meisten Wissenschaftler in Psychologie und verwandten Verhaltenswissenschaften nichts davon wissen)
https://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r493.pdf

Grüße
Holger