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[kleinad]

Hallo zusammen,

ich verzweifle gerade ein wenig über meiner schrittweisen Regression und würde mich freuen, wenn mir jemand weiterhelfen könnte.

Und zwar habe ich eine schrittweise, hierarchische Regression in SPSS durchgeführt (auf Anraten meiner Dozentin). Leider komme ich bei den Ergebnissen nicht weiter. Und zwar werden mir insgesamt 5 verschiedene Modelle ausgegeben. Laut der Modellzusammenfassung und auch der ANOVA sind alle Modelle signifikant. Die wichtigen Voraussetzungen (Multikollinearität nicht gegeben etc.) sind auch alle erfüllt. Wenn ich mir allerdings für das fünfte und letzte Modell die Korrelationskoeffizienten ansehe, ist eine Variable leider nicht signifikant. Wie muss ich das nun deuten? Bei anderen Regressionsanalysen, die ich bisher durchgeführt habe, war immer alles direkt signifkant und nun stolpere ich über diesen Wert. Wirkt er sich auf die Gesamtgüte des Modells aus? Denn sonst wären die Ergebnisse eigentlich perfekt, aber ich weiß halt nicht, inwiefern diese nicht-signifikante Variable für die Güte meines Gesamtmodells wichtig ist.

Ich habe auch schon verschiedene Publikationen dazu gelesen, aber irgendwie stehe ich auf dem Schlauch.

Ich würde mich freuen, wenn jemand mehr dazu wüsste. Danke schon mal im Voraus!

[strukturmarionette]

Hi,

Wenn ich mir allerdings für das fünfte und letzte Modell die Korrelationskoeffizienten ansehe, ist eine Variable leider nicht signifikant. Wie muss ich das nun deuten?

- Vielleicht meinst Du den Regressionkoeffizienten (nicht den Korrelationskoeffizienten) des Modells.
- Wie Du diesen nichtsignifikanten Schätzer interperetierst, hängt von Deinen Fragestellungen ab.
- Du könntest das R² und den den Signifikanzwert des F-Testes desjenigen Modells zum Vergleich heranziehen, das diese (nichtsignifikante) UV nicht enthält.

S.

[kleinad]

Danke für die Antwort!

Vielleicht meinst Du den Regressionkoeffizienten (nicht den Korrelationskoeffizienten) des Modells.

Oh ja, den meinte ich. Da hab ich mich vertippt

Also das Modell insgesamt, das ich gerne schlussendlich beschreiben möchte, ist laut Anova und Modellzusammenfassung sogar sehr signifikant. Nur eben dieser eine Wert innerhalb des Modells nicht. In den vorherigen Schritten ist er zunächst auch noch signifikant, später dann nicht mehr. Also kann ich doch zumindest schon mal daraus schließen, dass der Wert trotzdem signifikant zur Varianzaufklärung beiträgt, oder?

[Druss]

Hallo,

die Frage ist nach welcher Methode die Variablen in der "stepwise"-Regressionsanalyse in das Modell aufgenommen werden bzw. entfernt werden. Ich kenne mich zwar nicht wirklich gut mit SPSS aus aber in R führt der Befehl step() die Modellauswahl anhand des AIC des Modells durch.

Es wird geprüft ob der Wert des AIC durch das hinzunehmen einer Variablen bzw. durch weglassen einer Variable verbessert werden kann oder nicht.

In deinem Fall würde dies bedeuten, dass dein letztes Modell den für die zur Verfügung stehenden Variablen das niedrigste AIC aufweist.

Wie schon angedeutet hängt das Hinzunehmen von einer Variable stark von der interessierenden Fragestellung ab. Falls es sich lediglich um eine Kontrollvariable handelt würde ich dir empfehlen ein weiteres Modell ohne diese Variable zu schätzen und zu betrachten in wie weit sich die Ergebnisse verändern.

Gruß
Druss