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[HannaB]

Hallo

Kontext:
im Rahmen meiner Masterarbeit möchte ich den Zusammenhang zwischen einem Psychopathologiescore (eine Variable) und Aufmerksamkeit (zwei Variablen) testen. Die Aufmerksamkeit wird einerseits durch Reaktionszeiten (wie lange die Reaktion auf einen Punkt, der nach einem Bild gezeigt wird ist) und Eyetrackingmaße (wie lange die erste Fixation auf ein Bild dauert und wie lange dieses Bild betrachtet wird).
Würde ich davon ausgehen, dass die Aufmerksamkeit die Psychopathologie vorhersagt, würde ich eine multiple Regression berechnen. Da ich aber nicht davon ausgehe, dass eine Variable abhängig oder unabhängig bzw. eine von der anderen vorhergesagt wird, gehe ich davon aus eine Korrelation berechnen zu müssen.

Meine Frage:
Wie berechnet und testet man eine Korrelation, bei der eine Variable (Psychopathologie) mit zwei anderen Variablen (Aufmerksamkeit) zusammenhängt? Dürfte man einfach eine multipe Regression nutzen oder ist Regression und Korrelation nur im Falle von einem Prädiktor dasselbe?

Vielen herzlichen Dank!

[bele]

Hallo Hanna,

Würde ich davon ausgehen, dass die Aufmerksamkeit die Psychopathologie vorhersagt, würde ich eine multiple Regression berechnen. Da ich aber nicht davon ausgehe, dass eine Variable abhängig oder unabhängig bzw. eine von der anderen vorhergesagt wird, gehe ich davon aus eine Korrelation berechnen zu müssen.

Nicht unbedingt. Stell Dir vor, es gibt eine mathematische Blackbox, die Dir zu jedem Messwertepaar "Aufmerksamkeit" das zugehörige Maß "Psychopathologie" ausgeben könnte. Damit wäre dann bewiesen, dass es in der Psychologie einen Zusammenhang zwischen Aufmerksamkeit und Psychopathologie gibt, ohne dass bewiesen wäre, in welcher Richtung die Kausalität "im Gehirn" gilt, wenn es überhaupt eine gibt. Die in der mathematischen Blackbox abgebildete Wirkrichtung muss also gar nicht die im Gehirn "wirklich" vorhandene sein, trotzdem kann man Schlüsse daraus ziehen.
Um in einer Regression eine Variable als unabhängig und die andere als abhängig einzusetzen, ist es nicht notwendig, die gleiche Wirkrichtung auch als "in der Wirklichkeit wahr" anzusehen. Es ist nicht falsch, die Zahl der Geburten auf die Zahl der Störche zu regredieren, auch wenn wir alle nicht glauben, dass das eine die Ursache für das andere ist.

HTH,
Bernhard

[HannaB]

Lieber Bernhard,

vielen Dank!

Dh. ich kann, um den nicht-prädiktiven Zussamenhang von Aufmerksamkeit (Reaktionszeiten & Eyetrackingmaße) zu Psychopathologie mittels einer multiplen Regression berechnen und testen? Die Regression mit Reaktionszeiten (x1) und Eyetrackingmaß (x2) als Prädiktoren für das Kriterium Psychopathologie (y) ist mathematisch dasselbe wie wenn ich in einem Rechenschritt die beiden Korrelationen von x1 zu y und x2 zu y testen würde?
Und wüsstest Du zufälligerweise, wo ich das nochmal nachlesen/zitieren könnte? Ich bin im Bortz und bei Andy Field leider nicht fündig geworden.

Und noch eine Frage: wahrscheinlich bekomme ich dann ein Problem mit Multikolliniearität, da x1 und x2 ja beide Aufmerksamkeit messen. Wäre es dann insgesamt schlauer ein anderes Verfahren zu nutzen?

Danke noch mal!

Beste Grüße,
Hanna

[bele]

Liebe Hanna,

Dh. ich kann, um den nicht-prädiktiven Zussamenhang von Aufmerksamkeit (Reaktionszeiten & Eyetrackingmaße) zu Psychopathologie mittels einer multiplen Regression berechnen und testen?

Warum nicht-prädiktiv? Wenn sich erweisen sollte, dass das Modell gut passt, dann kann man damit auch Vorhersagen treffen. Kausalität kann man damit nicht untersuchen, Vorhersagen vielleicht machen.

Und wüsstest Du zufälligerweise, wo ich das nochmal nachlesen/zitieren könnte?

Nö, ich habe dafür kein Zitat zur Hand. Vielleicht kann Dich folgende Überlegung überzeugen:
Wenn ich mit drei Variablen V1, V2 und V3 eine lineare Regression rechne, dann kommt da nachher ein Zusammenhang wie folgt heraus:

Diesen Zusammenhang kann man mit Mittelstufenalgebra umstellen und damit jede beliebige der drei Variablen aus den anderen beiden vorhersagen:




Das Ergebnis der linearen Regression beschreibt also einen Zusammenhang zwischen drei Variablen die die vorhersage von je einem aus je zwei anderen erlauben. Das Versprechen der kleinsten Quadrate gilt vielleicht nur für eine dieser drei Gleichungen, sonst macht diese Umstellung Alle drei Variablen gleichwertig. Macht es Dir das leichter?

Und noch eine Frage: wahrscheinlich bekomme ich dann ein Problem mit Multikolliniearität, da x1 und x2 ja beide Aufmerksamkeit messen.

Das kommt auf den Versuch an. Du misst ja wahrscheinlich nicht exakt die gleiche Aufmerksamkeit, sondern schon verschiedene. Wenn wirklich bei beiden immer das gleiche herauskommt, kannst Du ja auf eine Korrelation von einer von beiden mit der Psychopathologie zurückfallen. Das wäre die einfachste Übung.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

D.h. ich kann, um den nicht-prädiktiven Zussamenhang von Aufmerksamkeit (Reaktionszeiten & Eyetrackingmaße) zu Psychopathologie

Was soll denn ein nicht-prädiktiver Zusammenhang sein? Wenn ein Zusammenhang zwischen
A und B besteht, lässt sich A aus B vorhersagen und B aus A. Was nur nicht damit gegeben ist,
das ist die Kausalität in der Beziehung (A kann B beeinflussen oder B kann A beeinflussen oder
beide können gleichzeitig durch eine Variable C verursacht sein).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons