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[Moritz265]

Hallo zusammen,

ich berechne ein schrittweises Regressionsmodell und will hierfür Hypothesen aufstellen, jedoch bin ich mir unsicher wie man diese richtig formuliert.

Das Modell sieht wie folgt aus:

M1: AV und UV --> univariate Analyse
M2: AV, UV und Kontrollvariablen
M3: AV, UV, IV1 und Kontrollvariablen
M4: AV, UV, IV1, IV2 und Kontrollvariablen
M5: AV, UV, IV1, IV2, IV3 und Kontrollvariablen

AV ist die Lesekompetenz (metrisch) und UV die zu Hause gesprochene Sprache (0 "Unterrichtssprache" 1"Herkunftssprache").

H1: Es wird angenommen, dass sich das Sprechen der Herkunftssprache im Elternhaus negativ auf die Lesekompetenz auswirkt.

doch wie formuliere ich die Hypothesen, wenn die Kontrollvariablen hinzukommen sowie die intervenierenden Variablen?

H2: Unter Kontrolle der sozialen Herkunft und des Zuwanderungshintergrunds wirkt sich das Sprechen der Herkunftssprache weiterhin negativ auf die Lesekompetenz aus. ???

Euch schon einmal vielen Dank

[bele]

Hallo Moritzm

ich berechne ein schrittweises Regressionsmodell

Das hatten wir gerade in diesem Thread und ich rate Dir dringend, dass Du Dir den mal durchliest: post52933.html
Eventuell reden wir auch nur über sprachliche Feinheiten wie "schrittweise" versus "blockweise", aber das wäre ein wesentlicher Unterschied den Du unmissverständlich formulieren solltest.

H1: Es wird angenommen, dass sich das Sprechen der Herkunftssprache im Elternhaus negativ auf die Lesekompetenz auswirkt.

Dann wäre eine Formulierung der Hypothese, dass das Sprechen der Herkunftssprache in einem (negativen?) Zusammenhang mit der Lesekompetenz steht. Das "negativen" entscheidet über die gerichtete oder ungerichtete Hypothese. Wir raten hier immer zu ungerichtete Hypothesen, deshalb würde ich das "negativ" weglassen. Der statistische Test kann immer nur eine Assoziation, eine Korrelation, einen Zusammenhang zeigen. Kausalitäten, also wer jetzt auf was wirkt und wie der Zusammenhang/die Korrelation zustande kommt, das muss aus Deinem Sachwissen abgeleitet werden oder offen bleiben, kann aber nicht durch den Test bestätigt oder widerlegt werden. Deshalb wäre es klug, Wirkungsrichtungen aus der Hypothesenformulierung heraus zu halten.

doch wie formuliere ich die Hypothesen, wenn die Kontrollvariablen hinzukommen sowie die intervenierenden Variablen?

H2: Unter Kontrolle der sozialen Herkunft und des Zuwanderungshintergrunds wirkt sich das Sprechen der Herkunftssprache weiterhin negativ auf die Lesekompetenz aus. ?

Hier gilt das eben gesagte zur Formulierung einer Kausalität. Darüber hinaus stolpere ich über das Wort "weiterhin". Das impliziert, dass der Test des Modells mit dem vorherigen Block signifikant geworden ist. In der Regel wirst Du beim Testen dieses Blocks an Prädiktoren keine Rücksicht darauf nehmen, was bei dem vorherigen Modell herausgekommen ist --- oder willst Du auf den Test von M2 verzichten, wenn M1 nicht signifikant wird? Eher nicht.

Ich hoffen, das hilft.
LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Ich verstehe das blockweise Vórgehen nicht so recht. Außer wenn man neugierig darauf ist, ob man etwaige
Scheinkorrelationen aufdecken kann, ergibt das keinen unmittelbar erkennbaren Sinn. Man hat eine Hypothese
bzw, Hypothresen, stellt ein Modell auf, rechnet das und gut ist. Wozu das schrittweise Vorgehen? Man ersäuft
in Teilergebnissen, die gerne mal einander anscheinend widersprechen, aber für die Studie letztlich unerheblich
und überflüssig sind.

doch wie formuliere ich die Hypothesen, wenn die Kontrollvariablen hinzukommen sowie die intervenierenden Variablen?

Da geht es doch schon los. Du solltest doch eigentlich theoretische Vorstellungen und Hypothesen, haben, für
die Du eine Analysemethodik auswählst. Aber hier ist die gestellte Frage, wie man seine Theorie und Hypothesen
dem blockweisen Vorgehen anpasst. Das stellt doch die ganze Sache auf den Kopf.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Moritz265]

Ich möchte damit vermutete Mediatoreffekte aufdecken, die ich aus der Theorie hergeleitet habe. Zudem halte ich die Fallzahl über alle Modelle hinweg konstant um die Koeffizienten der UV "das Sprechen der Herkunftssprache" vergleichen zu können.
D.h. welchen Einfluss hat die Aufnahme weiterer Variablen in das Modell auf den Effekt dieser UV auf die Lesekompetenz (Größe, Signifikanz)?

[bele]

Und ist Deine Frage denn jetzt beantwortet?

[PonderStibbons]

Ich möchte damit vermutete Mediatoreffekte aufdecken, die ich aus der Theorie hergeleitet habe. Zudem halte ich die Fallzahl über alle Modelle hinweg konstant um die Koeffizienten der UV "das Sprechen der Herkunftssprache" vergleichen zu können.

Mediatoranalyse ist jetzt neu, die wurde bei Fragestellung oder Hypothesen nicht genennt.
Wie sollen die Koeffizienten denn verglichen werden? Da müsstest Du eine gezielte Vergleichsanalyse rechnen.
Einfach die Stichprobenkoeffizienten zu vergleichen oder gar "in diesem Modell signifikant, in jenem nicht
signifikant", ist beides nicht zielführend. Und eine Mediatoranalyse kann ich nicht erkennen, die
hat eine andere Systematik. Zumal hier anscheinen mehrere Mediatoren zugleich verwendet werden.

D.h. welchen Einfluss hat die Aufnahme weiterer Variablen in das Modell auf den Effekt dieser UV auf die Lesekompetenz (Größe, Signifikanz)?

Wie ich schon sagte, das dreht die Sache meiner Ansicht nach auf den Kopf. "Wie verändern sich
Koeffizienten bei der Aufnahme von Variablen ins Modell" ist keine wissenschaftliche Fragestellung.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Moritz265]

Warum ist es nicht möglich, trotz der konstanten Fallzahl, die Koeffizienten einer Variablen über die verschiedenen Modellschritte hinweg miteinander zu vergleichen?

Haben Sie ändere Ansätze oder Vorschläge?

Viele Grüße
Moritz