Hallo Leute,
habe im Rahmen meiner Diplomarbeit Umfragen gemacht bezügl. der Zufriedenheit von Eventbesuchern. Sollte nun für verschiedene Fragen dieser Umfrage zur Zufriedenheit mit bestimmten Faktoren (unabhängige Variablen) und derGesamtzufriedenheit der Besucher (abhängige Variable) eine Regression berechnen.
Habe die Regression einzeln für jede der 12 unabhängigen Variablen berechnet, was ergab, dass 9 davon einen signifikanten Zusammenhang aufwiesen (Signifikanz = ,000).
Nun soll ich lt. Betreuer mit diesen 9 Variablen eine "schrittweise multiple lineare Regression" durchführen. Habe das gemacht, und mich dabei an das Lehrbuch (Bühl, SPSS14, 346f) gehalten. Allerding wurden in meinem Fall nur 5 der 9 eigentlich ja signifikanten Variablen aufgenommen (6 von 9 bei der Rückwärts-Methode). Der Rest wird ausgeschlossen!
Betreuer meint aber, es "müsste" mit allen 9 gehen! Meine Frage also: Kann es sein, bzw. ist das normal, dass nicht alle Variablen aufgenommen werden, obwohl sie bei der Einzelberechnung eine Signifikanz von ,000 hatten? Oder muss da ein Fehler meinerseits vorliegen?
Danke für die Hilfe,
lg
Straicha
Frage zu multipler Regression (Dringend!)
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straicha
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- Registriert: 08.06.2007, 20:16
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MieA
- Beiträge: 2
- Registriert: 07.06.2007, 16:42
Hallo!
Bin wirklich kein Experte aber ich weiß wie frustrierend es ist, gar keine Antwort zu bekommen...
Bei der schrittweisen ist es normal, dass nicht alle UVs mit aufgenommen werden. Laut dem schlauen Backhaus et al. (2006) ist die schrittweise besonders verlockend, da der PC nach statistischen Kennwerten vorgeht (schrittweise wird je die Variable ausgewählt, die ein bestimmtes Gütekriterium maximiert), demnach das Datenmaterial gut abbildet und der Untersucher nur die signifikanten Werte angezeigt bekommt, die er/sie interpretieren kann. Jedoch bleibt hier die Sachlogik außen vor, die dein Betreuer wohl gerne inklusive hätte.
Demnach würde ich es mal mit der Methode "Einschluss" probieren. Dann siehst du alle Gewichte und deren Signifikanzen.
Wenn ich's richtig verstanden habe, ändern sich bei dir von Modell zu Modell die Signifikanzen. Falls sich welche erhöhen, könnten evtl. Supressionseffekte vorliegen: Bortz (2005) Eine Supressorvar. erhöht den Vorhersagebeitrag anderer Variablen, indem sie irrelevante Varianzen in den anderen Prädiktorvar. unterdrückt...
Viel Erfolg!
MieA
Bin wirklich kein Experte aber ich weiß wie frustrierend es ist, gar keine Antwort zu bekommen...
Bei der schrittweisen ist es normal, dass nicht alle UVs mit aufgenommen werden. Laut dem schlauen Backhaus et al. (2006) ist die schrittweise besonders verlockend, da der PC nach statistischen Kennwerten vorgeht (schrittweise wird je die Variable ausgewählt, die ein bestimmtes Gütekriterium maximiert), demnach das Datenmaterial gut abbildet und der Untersucher nur die signifikanten Werte angezeigt bekommt, die er/sie interpretieren kann. Jedoch bleibt hier die Sachlogik außen vor, die dein Betreuer wohl gerne inklusive hätte.
Demnach würde ich es mal mit der Methode "Einschluss" probieren. Dann siehst du alle Gewichte und deren Signifikanzen.
Wenn ich's richtig verstanden habe, ändern sich bei dir von Modell zu Modell die Signifikanzen. Falls sich welche erhöhen, könnten evtl. Supressionseffekte vorliegen: Bortz (2005) Eine Supressorvar. erhöht den Vorhersagebeitrag anderer Variablen, indem sie irrelevante Varianzen in den anderen Prädiktorvar. unterdrückt...
Viel Erfolg!
MieA
