Lin. Regressionaanlyse - od. multivariate (lin) Regression?

[Anna1860!S2]

Hallo zusammen,

ich hoffe Sie können mir weiterhelfen. Ich untersuche den Einfluss von Commitment auf den Umgang mit Fehlern.
Das Konstrukt der Fehlerorientierung (AV) besteht aus 8 Subskalen, davon habe ich 4 für den Fragebogen entnommen.
Das Konstrukt des Commitments (UV) besteht aus Affektivem Commitment, Normativen Commitment und Kalkulatorischen Commitment
Dazu habe ich eine gerichtete Zusammenhangshypothese formuliert.
z. B H1: Umso höher Affektives Commitment desto höher ist die Fehlerorientierung; H1a: Umso höher Affektives Commitment desto höher ist die Fehlerorientierung im Bezug auf Fehlerorientierung Subskala 1; H1b: Umso höher Affektives Commitment desto höher ist die Fehlerorientierung im Bezug auf Fehlerorientierung Subskala 2
h1c: .....
Ähnliches mit den anderen Komponenten des Commitments (Normatives Commitment, Kalkulatorisches..)

Nun habe ich die Voraussetzungen für die lineare Regression geprüft (Ergebnis: Vorr. für H1 erfüllt, außer Normalverteilung der Residuen, "gelöst" durch zentraler Grenzwert N=260; Vorr. für H2, H3 nicht erfüllt; Sichtung der Scatterplots deutet auf keine Zusammenhänge hin, deshalb Voraussetzungen nicht weiter geprüft, es scheint nicht sinnvoll eine lineare Regression zu rechnen).
Für H1 habe ich nun 4 lineare Regressionsanalysen durchgeführt. UV = Affektives Commitment + AV = Fehlerorientierung Subskala 1; UV = Affektives Commitment + AV= Fehlerorientierung Subskala 2; ....

Nun stellt sich mir die Frage, ob das richtig ist oder ich nicht eine multivariate Regression durchführen muss (nicht multiple) da ich mehrere AV's (jeweils die Subskalen 1-4) auf die UV's (Affektives Commitment, Normatives Commitment, ...) untersuche.

Falls ich eine Multivariate (lineare) Regression durchführen muss, bitte ich Sie um Rückinfo, welche Voraussetzungen dazu erfüllt sein müssen. Die selben wie für die Lineare Regression? Wie das vorgehen ist und wie diese durchzuführen ist (z.B in SPSS), wie wird diese interpretiert? Ich finde dazu kaum informationen.

Ich wäre sehr dankbar über baldige Tipps zum Vorgehen. Herzlichen Dank Ihnen und schöne Grüße

[dutchie]

Hallo Anna

Du hat mehrere UVs und mehrere AVs.

Zur Klarstellung:

1) einfach Regression: 1 UV, 1 AV
2) multiple Regression: mehr als eine UV, 1 AV
3) multivariate Regression: mehr als eine UV, mehr als eine AV

Du hast 3 UVs und 4 AVs, denk ich mal.

Zu1: jeder mit jeden bei 7 Variablen
---> ergibt 21 Zusammenhänge

Zu2: bei 4 AV bekommst du 4 multiple Regressionen

Zu3: "nur ein Modell"

Falls ich eine Multivariate (lineare) Regression durchführen muss...

Muss? Also wenn du mich das als deinen Betreuer frage würdest würde, ich sagen:
"Falls sie sich das zutrauen, nur zu ...wäre doch interessant!"

Was bedeutet es wenn man die AVs in einen Topf wirft?
Ich lese gerade ein Beispiel da waren die AVs Leistung in "read" "write" und "sience"
Das ist Quatsch, wären die AVs Blutdruck "früh" "mittags" und "abends" wäre das eventuell anders.

Ich glaube nicht, dass man durch multivariate Analysen schlauer wird.

Insofern gibt es 3 nie alleine sondern nur mit 1 und 2 zusammen.

Es ist doch gerade interessant, ob die UVs auf die AVs unterschiedlich wirken!
Wenn UV1 mit AV1 korreliert und UV2 mit AV2, bekommst du das multiple nicht raus!

... also ich würde sagen, nix multiples!
andererseits, es ja schnell geklickt, für den Anhang!


Gruß
dutchie