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[Ebimaki]

Hallo liebes Forum,

ich habe zu meiner Frage leider nur Beiträge gefunden, die sich nicht auf meinen Fall übertragen lassen und würde deshalb gerne
eine (wahrscheinlich Basic) Frage an euch richten:

Ich habe für meine Abschlussarbeit drei multiple lineare Regressionen gerechnet mit je 8 (gleichen) Prädiktorvariablen.
Zusätzlich habe ich 3 Kontrollvariablen in die Modelle aufgenommen, die ich in einem 1. Schritt eingefügt habe,
um die inkrementelle Varianzaufklärung durch die Prädiktoren im 2 Schritt nachvollziehen zu können.
Ich rechne mit SPSS und habe eetwa 200 Fälle ausgewertet.

Es geht bei den Kriteriumsvariablen um 3 Dimensionen des Burnoutsyndroms, deren Zusammenhang zu innerpsychischen Faktoren, wie Bindung (=Prädiktorvariablen) aufgedeckt werden soll.

Dabei werden manche der Modelle und delta R Quadrats signifikant; andere hingegen nicht.

Trotzdem werden auch bei den nicht signifikanten Modellen, einzelne Prädiktoren signifikant, von denen ich gerne berichten würde.
Ist das zulässig oder darf ich, nachdem die Modelle (wie in der ANOVA Tabelle abzulesen) nicht signifikant werden, mir gar keine weiteren, spezifischen Einflüsse ansehen?
Was, wenn die Modelle zwar nicht, dafür aber das "Delta R Quadrat" signifikant wurde?

Hinweise weshalb es nicht zu signifikanten Modellen kam, sind schon in der Vorbereitung aus einer Korrelationsmatrx erkennbar geworden. Dort korrelierten nur ein paar der Prädiktoren mit den Kriteriumsvariablen, ich nehme also an, die Modelle sind schlecht spezifiziert?
(Ich würde dennoch gerne bei der Prädiktoauswahl bleiben, weil ich sie mir so theoretisch hergeleitet hatte)

Ich habe außerdem die Voraussetzungen geprüft und sie für akzeptabel erachtet; tatsächlich sind die Residuen in dem Modell, in dem ich keine signifikante Varianzaufklärung finden konnte, augenscheinlich nicht ganz sauber normalverteilt, woran das liegt, kann ich nicht erklären. (Allerdings weichen sie auch nciht sehr stark ab)

Könnt ihr mir helfen?
Ich wäre sehr dankbar um eure Expertenmeinung!

Lieben Dank und viele Grüße!