Ich hätte mal eine Frage zum R-Quadrat bzw. Chi-Quadrat:
Ich sitze gerade an meiner Masterarbeit und habe schon zig Berechnungen gemacht, die alle ganz gut passen. Grundsätzlich habe ich univariate einfaktorielle Varianzanalysen, Odds Ratios, ein paar deskriptive Ergebnisse, sowie ein oder zwei lineare Regressionen gerechnet (und das übliche, Cronbachs Alpha etc.).
Nachdem meine Daten meist nicht die passenden Skalenniveaus hatten, habe ich Regressionsanalysen nur ganz spärlich gerechnet. Jetzt meinte mein Dozent, ich solle über ALLE UVs/AVs Regressionsanalysen machen um ein R-Quadrat (für die Güte) zu erhalten, unabhängig davon, ob metrisch, nominal etc. Macht das Sinn? Ich habe bei allen Berechnungen nur ganz niedrige Werte erhalten, was ja gegen die Güte meines Modells (Varianzaufklärung etc.) spricht.
Daneben meinte er auch, ich solle zusätzlich zu meinen Hypothesentests auch Chi-Quadrat berechnen. Hier ist es ähnlich wie mit R-Quadrat: nur sehr selten signifikante Werte. Zudem weiß ich mit Chi-Quadrat an sich nichts anzufangen. Was sagt ein hoher/niedriger bzw. signifikanter Wert aus? Meine Hypothesen habe ich bisher (teilweise durch mehrere Tests) bis auf eine bestätigen können. Ist das mit den "schlechten" R- bzw. Chi-Quadrat nun alles hinfällig?
Würde mich sehr freuen wenn mir jemand weiterhelfen kann, bin aus Internet und meinen Unterlagen/Bücher nicht schlau geworden und auf den Dozenten/Prof ist nicht wirklich Verlass...
Viele Grüße und Danke schon Mal
