keine Normalverteilung bei Multipler Regression

[sgm23]

Hey zusammen,
ich habe ein statistisches Problem, bei dem ich gerade nicht weiterkomme...

Ich habe folgende drei Hypothesen:

1) IntrMot führt zu höherer ABN (wird jeweils einzeln mit 3 Subskalen IntrMot geprüft)
2) ExtrMot führt zu höherer ABN (wird jeweils einzeln mit 4 Subskalen ExtrMot geprüft)
3) IntrMot hat einen höheren Einfluss auf die ABN als die ExtrMot

Dummerweise ist die Normalverteilung der Residuen bei allen 7 Mot-Subskalen verletzt, was aber eine Voraussetzung für die Regression ist. Daher habe ich Hypothese 1 & 2 jeweils mit Bootstrapping-Verfahren gerechnet und geprüft.

Nun zu meinem eigentlichen Problem: Wie kann ich die Hypothese 3 prüfen? Ursprünglich wollte ich das in einer multiplen Regression mit zwei Modellen machen, die ich dann gegenseitig vergleiche - da die Normalverteilung der Residuen ja aber verletzt ist, geht das nicht. Hat jemand eine Idee, was ich dann rechnen kann?

Vielen Dank!

[dutchie]

Hallo sgm23,

...wie wolltest du den Unterschied prüfen?

ich würde alle 7 UVs in eine Regression packen,
aber blockweise hierarchisch:

https://www.youtube.com/watch?v=W2HreOD0AQk

mit delta R bestimmst du wie groß der alleinige Anteil von IM und EM ist
weil die werden ja auch miteinander korreliert sein.
Zuerst IM rein = Block 1, dann EM = Block2 --> delta R ist der alleinige Anteiln von EM
...un umgekehrt...
dann im Venndiagramm denken.

die Residuen dieser Gesamtregression schaust du an!
also nur einmal! ...
wenn die Residuen tasächlich mit normal sein sollten...
sollte man das erklären können, warum das so ist.
dann um bootstrap ergänzen...
Aber wenn N groß genug ist...ist das nicht so schlimm.

gruß
dutchie

[sgm23]

Hey dutchie,
ich habe heute mit deinen Ideen die richtigen Verfahren gefunden und dann die Ergebnisse fertig gerechnet.

Vielen Dank!

Liebe Grüße