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[grenk90]

Hallo Leute

Ich untersuche für meine Bachelorarbeit den Zusammenhang zwischen traumatischen Lebensereignissen und der Schwere der Symptome des Messie Syndroms. Ich habe nun 2 Korrelationsanalysen mit r=.xx und p. Perfekt.

Die anderen zwei Studien untersuchen den Zusammenhang jedoch mittels Regressionsanalysen, wäre auch nicht so ein riesen Problem, jedoch zeigen beide Studien die Resultate ein bisschen verschieden.

Studie 1: (beta = .22, t(180) = 2.88, p<.01) beta zeigt, wieviel varianz erklärt wird (22%) und p zeigt signifikanz
Studie 2: (beta = .02, SE =.01, Exp(B)=.17, p<.05) Exp(B) sind die ODD's. Die ODD's sind bei 1 nicht signifikant, also sagt .17 eine zunahme aus.

Nun meine Schwierigkeiten: Studie 1: nehmen trauma's um 1 zu, steigt die Schwere der Symptome auf dem Messinstrument um 2.88, stimmt das?
Studie 2: Es wird nur 2% varianz erklärt, jedoch ist das resultat signifikant? sollte das nicht höher sein, wenn man schon ein signifikantes resultat erzielt?

Ich bin mir da noch ein bisschen zu unsicher, wie ich die Ergebnisse definitiv aufschreiben darf

Kann ich aussagen mit beta über die effektstärke machen? ich lese, dass man ein bestimmtheitsmass braucht (R). Dieses R ähnelt meiner meinung nach sehr dem beta, oder bin ich da auf dem holzweg? ich könnte ja dann, die effektstärke nach cohen berechnen (falls R tatsächlich beta ist)

grüsse und danke für die hilfe

[PonderStibbons]

Studie 1: (beta = .22, t(180) = 2.88, p<.01) beta zeigt, wieviel varianz erklärt wird (22%)

Nein. Es ist die Steigung der Regressionsgeraden. Falls es sich um eine einfache (nicht-multiple) lineare Regression handelt und beta den standardisierten Regressionskoeffizienten bezeichnet, ist beta² (=0,048) die Varianzaufklärung der Regression.

Studie 2: (beta = .02, SE =.01, Exp(B)=.17, p<.05) Exp(B) sind die ODD's.

Es ist keine Abkürzung, sondern das englische Wort odds. Exp(B) ist allerdings die -> odds ratio, nicht die odds.

Nun meine Schwierigkeiten: Studie 1: nehmen trauma's um 1 zu, steigt die Schwere der Symptome auf dem Messinstrument um 2.88, stimmt das?

0,22 war wohl gemeint. Wenn es sich um den standardisierten Koeffizienten (also beta, nicht b) handelt, ist die Interpretation unkorrekt.

Studie 2: Es wird nur 2% varianz erklärt,

beta aus eine logistischen Regression kannst Du nicht in eins setzen mit dem Koeffizienten aus einer linearen Regression. Und beide bezeichnen keine Varianzaufklärung.

jedoch ist das resultat signifikant? sollte das nicht höher sein, wenn man schon ein signifikantes resultat erzielt?

Unabhängig davon, dass Deine Annahmen oben falsch sind, ob es etwas signifkant wird oder nicht, ist neben der Höhe eines Koeffiziente in erster Linie eine Frage der Stichprobengröße.

Kann ich aussagen mit beta über die effektstärke machen? ich lese, dass man ein bestimmtheitsmass braucht (R).

Beides wären hier keine Effektstärken, sondern allenfalls Effektstärkemaße,
die Du zur Beschreibung Deiner Stichprobendaten verwenden könntest. Effektstärken
kann man nur für Grundgesamtheiten beschreiben; in Stichproben sind "Effekte" durch
den Stichprobenfehler verzerrt. Ein z.B. Stichproben-R² ist größer oder kleiner als das
"wahre" R² (in der Grundgesamtheit). Aus eben diesem Grunde macht man Signifikanztests.
Um zumindest eine Aussage darüber zu haben, ob sich der Effekt (der in der Grundgesamtheit)
von R² = 0,00000.... unterscheidet.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[grenk90]

ah so, eine logistische regressionsanalyse also

dann weiss ich jetzt wo suchen! Danke vielmals