Interpretation mehrerer Regressionsmodelle

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Interpretation mehrerer Regressionsmodelle

Beitragvon Katy » So 8. Dez 2013, 19:11

Hallo,

im Rahmen meiner Seminararbeit musste ich mehrere multiple Regressionen machen. Soweit ist alles schon fertig, nur hakt es bei mir jetzt leider ein bisschen an der Interpretation und ich hoffe hier kann mir jemand helfen.

Zur Veranschaulichung meiner Ergebnisse habe ich eine Tabelle gemacht. Da mein Betreuer gesagt hat ich soll fürs Verständnis mehrere Modelle nebeneinander aufzeigen, in denen ich dann immer Schrittweise die Kontrollvariablen hinzufüge, habe ich das natürlich gemacht.

meine Modelle sehen jetzt so aus

1. Modell - nur abhängige Variablen
2. Modell - abh. Variablen + 1. Set Kontrollvariablen
3. Modell - abh. Variablen + 1. Set und 2. Set Kontrollvaraiablen
.
5. Modell - abh. Variablen + 1. Set, 2. Set, 3. Set und 4. Set Kontrollvariablen.

Jetzt ist es so, dass sich die Signivikanzen bzw. teilweise auch die Vorzeichen der Koeffizienten meiner unabh. Variablen mit Zunahme der Kontrollvariablen verändern.

Jetzt frage ich mich, welches Modell ich interpretieren soll.
Modell 1 oder Modell 5? Und was heißt es, wenn Modell 1 teilweise anders ist als Modell 5? Z. Bsp. dass Var1 im 1. Modell negativ und signifikant war, und im 5. Modell positiv (nicht mehr signifikant). Vor allem geht es mir um meine Hypothesen: Wenn sie im ersten Modell bestätigt werden und im 5. Modell nicht mehr, was heißt das?

Wäre super, wenn mir hier jemand weiterhelfen kann.
Vielen Dank im Voraus :)

Viele Grüße
K
Katy
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Re: Interpretation mehrerer Regressionsmodelle

Beitragvon daniel » Mo 9. Dez 2013, 11:12

Diese Fragestellung ist m.E. zu basal, um sie im Rahmen eines Forums ausführlich zu beantworten. Lies unbedingt mal Einführungsliteratur zu (multipleer) linearer Regression.

Allgemein gesagt, geben die geschätzen Koeffizienten in jedem Modell den Einfluss/Effekt/Assoziation des jeweiligen Prädikatores/unabhängigge Variable auf das outcome/abhängige Variable unter Kontrolle aller weiteren Prädikatoren im Modell an. Anders udn vereinfacht ausgedrück, den um die anderen Prädikatoren bereinigten Effekt (Netto-Effekt).

Was Du interpretierst hängt einzig und alleine von Deiner Forschungsfrage und den konkreten Hypothesen ab. In den allermeisten Fällen willst Du entweder das volle Modell oder zusätzlich die schrittweien Veränderungen interpretieren. Das bivariate Modell willst Du dagegen i.d.R. niemals interpretieren.
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Re: Interpretation mehrerer Regressionsmodelle

Beitragvon DHA3000 » Mo 9. Dez 2013, 21:21

Abgesehen davon ergibt es auch nicht so wirklich Sinn, was da steht. Keine Ahnung, was "Set" heißen soll (mehrere interessierende Variablen?), aber was soll ein Modell mit nur abhängigen Variablen sein? Das geht nur als VAR in der Zeitreihenanalyse - aber darum wird es hier ja nun nicht gehen?

Wie auch immer, Informationskriterien oder Likelihood-Ratio-Tests sind hier standard.
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