Moin Moin zusammen,
für meine Masterarbeit untersuche ich aktuell den Einfluss fünf verschiedener Einflussfakotren auf zwei verschiedene abhängige Variablen.
Die Stichprobe unterscheidet sich hinsichtlich der abhängigen Variablen, ist aber in beiden Fällen relativ klein (66 bzw. 71 Personen).
Bei der einen abhängigen Variable konnte ich nach Durchführung der Regressionsanalyse bei keinem der potentiellen Einflussfaktoren einen signifikanten Effekt messen. Vor Durchführung der Regressionsanalyse habe ich die Voraussetzungen der Anwendung überprüft. Die Residuen waren normalverteilt, es lag keine Multikollinearität und Autokorrelation der Residuen sowie keine Heteroskedastizität vor. Meine erste Frage ist nun, ob dies vollkommen unrealistisch ist, oder ob die nicht signifikanten Ergebnisse einzig auf die Stichprobe zurückzuführen sind?
Bei der zweiten abhängigen Variable konnte bei Durchführung der Regressionsanalyse bei zwei der potentiellen Einflussfaktoren ein signifikanter Effekt gemessen werden. Zuvor hatte ich eine Korrelationsanalyse durchgeführt, wo nur bei einem der beiden Faktoren ein signifikanter Zusammenhang gemessen wurde. Wie kann laut Korrelation kein signifikanter Zusammenhang zwischen zwei Variablen bestehen, bei der Regressionsanalyse jedoch schon ein signifikanter Effekt bestehen?
Unendlich Dank demjenigen, der mir hierzu eine kleine Rückmeldung geben kann!
Keine Korrelation aber Kausalität
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dutchie
- Beiträge: 2765
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Keine Korrelation aber Kausalität
Hallo davinho
wenn ich dich richtig versteht hast du zwei fragen:
1. Ich gehe von kausalen effekten der UVs aus, kann diese aber nicht bestätigen...
2. bivariate Korrelation zwischen UV1 und AV ist nicht sig. aber die UV1 in einer Regression mit UV2 wird sig....
schwierig...
zu 1. natürlich kann das an der stichproben liegen, besondern an der Größe, aber auch an der Art (online,zufall...)
aber falsch ist: einzig aufgrund der stichproben...., da kann man sich massig andere gründe ausdenken,
kleine effekstärke...
und nicht zuletzt den, das die Theo einfach falsch ist, oder unvollständig und dieses im Zusammenhang
mit Stichprobencharakteristika bis hin zu speziellen dropout oder selektion mechanismen stehen kann...
zu2. denk man erstmal an supression effekt, aber merkwürdige sache, kannst ja mal googln..
aber eigentlich ist das nichts schlechtes oder widersprüchliches...
die UV1 kann an der AV gut erklären was die UV2 übrigläßt, aber ganz schlecht die ganze AV..
gruß
dutchie
wenn ich dich richtig versteht hast du zwei fragen:
1. Ich gehe von kausalen effekten der UVs aus, kann diese aber nicht bestätigen...
2. bivariate Korrelation zwischen UV1 und AV ist nicht sig. aber die UV1 in einer Regression mit UV2 wird sig....
schwierig...zu 1. natürlich kann das an der stichproben liegen, besondern an der Größe, aber auch an der Art (online,zufall...)
aber falsch ist: einzig aufgrund der stichproben...., da kann man sich massig andere gründe ausdenken,
kleine effekstärke...
und nicht zuletzt den, das die Theo einfach falsch ist, oder unvollständig und dieses im Zusammenhang
mit Stichprobencharakteristika bis hin zu speziellen dropout oder selektion mechanismen stehen kann...
zu2. denk man erstmal an supression effekt, aber merkwürdige sache, kannst ja mal googln..
aber eigentlich ist das nichts schlechtes oder widersprüchliches...
die UV1 kann an der AV gut erklären was die UV2 übrigläßt, aber ganz schlecht die ganze AV..
gruß
dutchie
