Überprüfung von Hypothesen anhand Regressionen

[JaBa]

Aloha zusammen,

Ich habe folgende Hypothese im wesentlichen formuliert:
1) A & B bewirken zusammen eine positive Veränderung in C.
2) B bewirkt alleine keine positive Veränderung in C.
3) C bewirkt alleine keine positive Veränderung in C.

Wie überprüfe ich diese
1) wollte ich mit einem Interaktionseffekt aus A&B überprüfen. C = b0 + b1*A + b2*B + b3*A*B + e
Wenn ich hier jetzt einen signifikanten Wert für b3 herauskriege habe ich die 1) Hypothese ja bewiesen oder?

2) & 3) wollte ich mit C= b0 + b1*A + b2*B +e beweisen bzw. wiederlegen und hier auf die Signifikanz von b1 & b2 gucken. Ist das so richtig oder kann ich das auch schon aus der Regression mit dem Interaktionseffekt herauslesen?

Besten Dank im Voraus

[dutchie]

hallo JaBa

ich würde so vorgehen: in SPSS über hierarchische regression
du prüfst Hypo 2 und 3
mit
modell1 = block1: C= b0 + b1*A + b2*B
dann fügst du den interaktionsterm hinzu...
modell2 = block1: C = b0 + b1*A + b2*B ....plus block2 ist nur A*B

du prüfst Hypo 2 3 und 1 und über delta R auf hinzunahme der Interaction
unter [Statistiken] --> [Änderung in R Quadrat] dazuklicken...
wenn die hinzunahme nicht sig. gelten die ergebnisse für modell 1

die formulierung "zusammen" und "alleine" ist etwas irreführend:
auch wenn Vater und Mutter nicht interactiv (M x V) wirken, so wirken sie doch zusammen auf das Kind!
also nicht M & V (M + V) sondern M x V (M mal V)

gruß
dutchie