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[Palvin]

Hallo liebes Forum,

in meiner Regression hat die Variable X (0=kein Migrationshintergrund, 1= Migrationshintergrund) einen negativen Einfluss auf die abhängige Variable Y (Lebenszufriedenheit).
Wenn ich nun die Variable Z (Alter) in das Modell einfüge vergrößert sich der Effekt von X auf Y.

Das heißt unter Konstanthaltung von Z hat X einen verstärkten negativen Effekt auf Y.

Leider habe ich keine Erklärung hierfür (

Woran kann es liegen, dass sich unter der Konstanthaltung einer Variablen ein negativer Effekt vergrößert?

Ich würde mich freuen, wenn mir jemand helfen kann.

Lieben Gruß

[PonderStibbons]

Was heißt konkret Effekt von x auf y, wie hoch sind die Koeffizienten? Wie ist die bivariate Korrelation von Alter mit Lebenszufriedenheit, wie ist das Regressionsgewicht von Alter im Modell, und wie sind Alter und Migrationsstatus in der Stichprobe korreliert?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Palvin]

Also wenn Lebenszufriedenheit die abhängige Variable ist (höhere Werte stehen für eine höhere Lebenszufriedenheit) ergeben sich folgende Koeffizienten

1) Nur Migrationshintergrund im Modell: -0,2423
2) Alter wird kontrolliert: Migrationshintergrund= -0,2877 und Alter= -0,0351

Der Wert der Variablen Migrationshintergrund hat sich also von -0,2423 auf -0,2877 erhöht.

[PonderStibbons]

Der Koeffizient für Migrationshintergrund ist quasi unverändert. Was soll man bei einer Änderung von 4 Hundertsteln diskutieren?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Palvin]

Sorry, das hatte ich nicht erwähnt. Es handelt sich hier um Prozent. Die abhängige Variable wurde nämlich logarithmiert.

Sprich: Migranten haben ein um 24,23% niedrigere Lebenszufriedenheit als nicht Migranten

Unter Kontrolle von Alter haben Migranten eine um 28,77% niedrigere Lebenszufriedenheit.

[strukturmarionette]

Hi,

Es handelt sich hier um Prozent. Die abhängige Variable wurde nämlich logarithmiert.

- Was hat Deiner Meinung nach das eine mit dem anderen zu tun?
- Mit welcher Begründung wurden Deine Messwerte manipuliert?

Gruß
S.