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[Heinzelbärchen]

Hi,

ich würde gerne eine multiple Regression durchführen mit Einbezug von sechs unabhängigen Variablen.

Ich teste den EInfluss dieser sechs unabhängigen Variablen auf das Konstrukt "Gesundheit"

Bevor ich die Regression durchgeführt habe, habe ich geschaut, ob diese sechs UVs stark mit der Gesundheit korrelieren. Sie korrelieren alle sehr stark und höchst signifikant mit der Gesundheit.

Führe ich nun die lineare Regression durch, schaffen die sechs UVs auch ein adjusted R(quadrat) von 65 % zu erreichen. Was ein super Wert ist bei diesem komplizierten Konstrukt "Gesundheit".
Allerdings wird keine einzige UV bei der Regression signifikant.

Und genau da liegt mein Problem. Also bringt mir die AUssage, dass die sechs UVs 65% der Varianz aufklären gar nichts, weil die UVs ja nicht signifikant sind? Oder ist hier die Signifikanz gar nicht so entscheidend?
WIe ist die 65 % dann zu bewerten?

Vielen Dank schonmal

[DHA3000]

Poste mal den Output des Programmes.

[Heinzelbärchen]

Da sind jetzt sieben UVs drin.
Und "Gesundheit" als AV

Besonders die Variable V20 und V26 ist für eigentlich sehr interessant, da die Regressionskoeffizienten betragsmäßig für mein Vorhaben sehr hoch sind. Aber die werden ja nunmal blöderweise nicht signifikant .

[PonderStibbons]

7 Prädiktoren bei n=10 Fällen?! Welchen Sinn und Zweck
hat das in Deiner Studie?

Wenn man mit dem Zufallsgenerator 8 Variablen
generiert und eine davon auf die übrigen 7 regrediert,
kommt in etwa sowas wie Dein output raus.

Allerdings wundern mich bei 10 Fällen dann doch die
"hochsignfikanten" bivariaten Beziehungen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Heinzelbärchen]

Hm vorher das df=10 herkommt, weiß ich grad nicht, das fällt mir jetzt erst auf, wo du es sagst.

Eigentlich umfasst die Stichprobe um die 350 Personen

[Heinzelbärchen]

Anscheinend rechnet er wohl nur die Leute rein, bei denen alle einbezogenen UVs vorliegen.

Wenn man einfach mal davon ausgehen würde da steht ein df von 350, wie wären dann die nicht signifikanten Koeffizienten zu interpretieren?

[PonderStibbons]

Wenn man einfach mal davon ausgehen würde da steht ein df von 350, wie wären dann die nicht signifikanten Koeffizienten zu interpretieren?

Wenn df = 350 wäre, dann wären die Koeffizienten und die Signifikanzwerte
andere. Insofern ist schwer zu erkennen, welchen Sinn es haben soll,
hier über nicht existierende Analyseergebnisse zu diskutieren.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[strukturmarionette]

Hi,

Anscheinend rechnet er wohl nur die Leute rein, bei denen alle einbezogenen UVs vorliegen.

Nicht nur anscheinend.

Gruß
S.

[DHA3000]

Anscheinend rechnet er wohl nur die Leute rein, bei denen alle einbezogenen UVs vorliegen.

Wenn man einfach mal davon ausgehen würde da steht ein df von 350, wie wären dann die nicht signifikanten Koeffizienten zu interpretieren?

Naja, das nichts signifikant ist, liegt daran, dass du zu wenig Beobachtungen hast. Schu dir einfach die Formel für Konfidenzintervalle an. Je kleiner n, desto größer das Intervall.
Dadurch können die Ablehnungsbereiche nicht präzisiert werden. Der sinnvollste Schritt wäre, ein, zwei Variablen wegzulassen und die Regression erst einmal mit mehr Beobachtungen
durchlaufen zu lassen. Also mindestens 40, 50.