STATISTIK-FORUM.de

[MariannKie]

lo Zusammen,

ich wende mich an euch, weil ich wirklich verzweifelt bin. Ich stehe am Ende meiner Masterarbeit, meine Dozentin ist im Urlaub und die Vertretung erkrankt, weshalb ich mich an niemanden wenden kann..
Ich habe in meiner Masterarbeit untersucht, welche Prädiktoren einen Einfluss auf: a) die Körperzufriedenheit und auf b) die Wahrnehmung der eigenen Attraktivität haben.
Nun habe ich lauter kleine Tests durchgeführt, jeweils passend zu den einzelnen Hypothesen (entweder eine Korrelation oder eine Regression gerechnet, weil ich teilweise Kovariaten hatte und eine ANCOVA ja mit metrischen Daten nicht möglich ist).
Nun möchte ich aber alle Prädiktoren, die ich für die jeweilige AV als signifikant herausgefunden habe, in ein Gesamtmodell bringen. Nun zeigte isch aber folgendes Problem (ich nenne euch ein konkretes Problem):
Der Prädiktor "Mediennutzung (Fernsehen in Std.)" war nach Kontrolle der Kovariaten Bildung und Alter signifikant hinsichtlich der Wahrnehmung der eigenen Attraktivität. Ein recht großer negativer Zusammenhang wurde deutlich (-0,527).
Nun aber, im Gesamtregressionsmodell, bei welchem ich dieselben Kovariaten kontrolliere (jeweils habe ich eine hierarchische Regression gewählt), ist die Mediennutzung (Fernsehen in Std.) plötzlich nichtmehr signifikant. Der Zusammenhang jedoch hat sich nur etwas geändert (ß= -0,489). Hierbei habe ich meinen Blick auf die Koeffiziententabelle gerichtet.

Wie kann es sein, dass sich unter Kontrolle derselben Kovariaten die Signifikanz verändert? :S

Was heißt das denn nun für mein Ergebnis ?

Ich würde mich sehr über Hilfe freuen!!!

Liebe Grüße,
Mariannkie

[PonderStibbons]

ich wende mich an euch, weil ich wirklich verzweifelt bin.

Ja, das ist ein Phänomen http://tinyurl.com/yamhs8gq .

plötzlich nichtmehr signifikant

Signifikant nichtsignifikant ist uninformativ. Was ist gemeint? Änderung von p=0.00001 auf p=0.89? Von p=0.049 auf p=0.05?

Wie kann es sein, dass sich unter Kontrolle derselben Kovariaten die Signifikanz verändert?

Außer den konkreten p-Werten solltest Du hier außerdem die Standardfehler der Koeffizienten berichten,
auf denen basiert der Signifikanztest der Koeffizienten.

Du schreibst von Gesamtmodell. Demnach sind weitere Prädiktoren im Modell außer Mediennutzung, Bildung und Alter.
Welche sind das? Womöglich sind die weiteren Prädiktoren mit Mediennutzung korreliert und der Standardfehler des
Koeffizienten wird gewaltig aufgeblasen (Multikollinearität).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

In einem anderen Forum habe ich mal den folgenden Text gepostet, der hier (bis auf einen Satz) auch hier passt und hoffentlich hilft: http://forum.r-statistik.de/viewtopic.php?f=20&t=46

LG,
Bernhard

[MariannKie]

Vielen Dank vorerst für die Antworten.

Bzgl. der letzten Antwort.. Ich hatte gehofft das der Link mich wirklich zu einem Forenbeitrag weiterleitet, in welchem mein Problem thematisiert ist. Jedoch kann ich daraus nur "erlesen", dass meine Formulierung ("es ist dringend") wohl nicht ganz angebracht war. Sollte dem so sein, bitte ich um Entschuldigung.

Bzgl. der ersten Antwort möchte ich mich bereits ganz herzlich bedanken. Der Unterschied des Signifikanzniveaus ist 0,069 im Gesamtmodell anstelle von 0,013.. Ich finde ihn schon sehr deutlich. Leider ist das meine erste quantitative Forschung, und wenn ich gewusst hätte, dass die Betreuung hierbei eher mittelmäßig ist, dann hätte ich das auch nicht gemacht. Nun gibt es leider kein zurück mehr und es fehlt nur noch an diesem einen Gesamtmodell. Ich wollte einen Teil meiner Koeffiziententabelle hier hochladen, leider ist mir das nicht möglich (ich denke in dieser Gruppe kann man eventuell einfach kein Modell hochladen).
Daher also schriftlich: Die Standardfehler der einzelnen Prädiktoren sind insgeamt zwischen 2,7 (max) und 0,048 (min). Bei meinem betrachteten Prädiktor ist dieser bei 0,259.
Sollte ein Problem von Multikollinearität bestehen, ließe sich das dadurch "beheben", indem eine Zentrierung aller Prädiktoren vorgenommen wird (Subrahieren des Mittelwerts)?

Meine vermutlich eher einfachen Fragen tun mir Leid, aber leider ist das hier nicht so mein Steckenpferd
Vielen Dank im Voraus.

[bele]

Jedoch kann ich daraus nur "erlesen", dass meine Formulierung ("es ist dringend") wohl nicht ganz angebracht war. Sollte dem so sein, bitte ich um Entschuldigung.

So war es nicht gemeint. Der Teil, in dem ich größere Schnelligkeit durch gründlichere Problemdarlegung in Aussicht stelle, war der Teil, den ich Dir ans Herz legen wollte. Schade, dass Du es falsch verstanden hast.

(ich denke in dieser Gruppe kann man eventuell einfach kein Modell hochladen).

Ja, das Forum tut so, als ob man etwas hochladen könnte, dann gilt der Speicherplatz als ausgeschöpft und auf öffentliche Beschwerden gibt es keine öffentliche Antworten. Das ist unpraktisch.

Sollte ein Problem von Multikollinearität bestehen, ließe sich das dadurch "beheben", indem eine Zentrierung aller Prädiktoren vorgenommen wird (Subrahieren des Mittelwerts)?

Die Korrelation zweier Größen ändert sich nicht, wenn man einen fixen Betrag addiert oder subtrahiert.

Meine vermutlich eher einfachen Fragen tun mir Leid, aber leider ist das hier nicht so mein Steckenpferd

Das Forum ist zum Fragen da, aber eine wirkliche Vorstellung davon, wie Dein hierarchisches Modell jetzt aussieht, wie die Korrelationen der Prädiktoren untereinander sind, über welche Fallzahl und über welche Zahl von Prädiktoren wir hier reden, habe ich noch nicht.

LG,
Bernhard

[MariannKie]

Ich habe das nicht falsch verstanden, alles okay. Damit hast du ja recht.
Wie gesagt hatte ich gehofft was hochladen zu können.
Die Fallzahl ist recht niedrig (n=65). Da ich nach Geschlecht aufteile, habe ich: männlich: n=32; weiblich: n=31 ; zwei haben sich bzgl. des Geschlchts enthalten, somit ein missing value.
Mein hierarchisches Modell ist wie folgt aufgebaut:
Um die Kovariaten kontrollieren zu können, habe ich in Modell 1 die Variablen: Alter (in Jahren) und Schulbildung (habe hier fünf ausprägungen, habe von vieren Dummy-Variablen erstellt).
Modell 2 beinhaltet sieben zusätzliche Prädiktoren. habe nun die Tabelle zur Kolinearitätsanalyse durchgesehen und habe festgestellt, dass Mediennutzung sowohl mit einer der Kovariaten (alter in Jahren) als auch mit drei weiteren Prädiktoren korreliert (wert bei 0,00). Die Frage die ich mir nun stelle ist, inwiefern dann ein Gesamtmodell möglich ist? Und ist es das überhaupt?

LG und Dankeschön
MariannKie

[PonderStibbons]

10 Prädiktoren bei einer so kleinen Stichprobe ist ein bißchen viel.

Die Veränderung des Regressionskoeffizienten und diejenige der p-Werte ist gering und ohne weiteres dadurch erklärbar, dass die anderen Prädiktoren Varianz aufklären, die ursprünglich duch den betrachteten Prädktor aufgeklärt wurde.

dass Mediennutzung sowohl mit einer der Kovariaten (alter in Jahren) als auch mit drei weiteren Prädiktoren korreliert (wert bei 0,00)

Eine Korrelation von 0,00 ist keine. Oder meintest Du damit den p-Wert, wo Du die Höhe des Koeffizienten hattest berichten sollen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[MariannKie]

ICh wollte einfach ein Gesamtmodell, dass quasi alle meine Prädiktoren, die ich zuvor in seperaten Hypothesen geprüft habe, und welche sich dabei als signifikant herausgestellt haben, in ein Modell basteln. Wenn ich allerdings die Modelle nach Geschlecht aufteile, dann hab ich pro Modell ja auch nur eine Stichprobe von 33 (Männer) bzw. 31 (Frauen).

Die Veränderung des Koeffizienten und des p-Wertes ist schon gering, das habe ich mir auch bereits gedacht. Jedoch frage ich mich nun, wie ich das dann bewerte. Wenn ich also ein Gesamtmodell erstelle, und vorab in der separaten Hypothesenprüfung ja eine signifikanten Zusammenhang herausfand, und nun im Gesamtmodell aber dieser nicht mehr signifikant ist, macht es dann überhaupt Sinn ein Gesamtmodell zu verwenden? Ich dachte, ein Gesamtmodell wäre halt einfach übersichtlicher und gleichmäßiger (Gleiche Kovariaten kontrollieren).

Hätte hierfür jemand eventuell noch Ideen, oder Anmerkungen?

Vielen vielen Dank schonmal!