Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Beitragvon rookie » Mi 3. Jul 2019, 16:22

Hallo liebe Statistikexperten,

ich muss mich mit einer Frage an euch wenden...

Ich hänge gerade daran, mit SPSS eine multiple Regression zu berechnen. Dafür habe ich die 6 Prädiktoren (1-6) und ein Kriterium. Die 6 Prädiktoren sind Maßnahmen, die jeweils relativ teuer sind, ich möchte quasi herausfinden, welche davon sich wirklich "rentieren" und einen Einfluss auf das Kriterium haben. Außerdem habe ich noch 5 "Kontrollvariablen", von denen ich weiß, dass sie Maßnahmen sind, die sehr starkt mit dem Kriterium zusammenhängen.

Nun habe ich versucht, verschiedene Modelle zu berechnen (Einschluss) und zu vergleichen. Dazu habe ich die 6 Prädiktoren in 3 Gruppen à 2 Stück aufgeteilt, die ich jeweils für ähnlich aufwändig halte.

Dann habe ich Modell 1 berechnet, das nur die Kontrollvariablen enthielt, dann Modell 2 mit Kontrollvariablen + im zweiten Schritt die ersten beiden Prädiktoren (1 & 2), dann in Modell 3 die KVs + im zweiten Schritt die ersten beiden Prädiktoren + im dritten Schritt die Prädiktoren 3 & 4 und zuletzt noch ein Modell 4 mit KVs, Prädiktoren 1 & 2, Prädiktoren 3 & 4 und Prädiktoren 5 & 6.
Jetzt ist es jedoch so, dass bei den Ergebnissen Modell 1 und Modell 3 signifikant wurden, 2 und 4 jedoch nicht. Inhaltlich konnte ich das nicht erklären, daher habe ich anschließend noch einmal eine Regression gerechnet und die Reihenfolge der Modellanteile geändert, also nach wie vor in Modell 1 nur die KVs, dann aber als nächstes in Modell 2 direkt die beiden Prädiktoren 3 &4, die scheinbar ja signifikant wurden und im Anschluss dann 5 & 6 und 1 & 3. Jetzt ist es aber so, dass auch bei dieser Art der Berechnung wieder nur Modell 1 und 3 signifikant wurden - obwohl Modell 3 ja diesmal zwei ganz andere Prädiktoren beinhaltet!

Kann mir jemand helfen, wie ich das interpretieren kann bzw. wie ich am besten weiter vorgehe bzw. ob mein Vorgehen mit den KVs in Modell 1 etc. überhaupt korrekt ist?
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Re: Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Beitragvon PonderStibbons » Mi 3. Jul 2019, 17:36

Ich hänge gerade daran, mit SPSS eine multiple Regression zu berechnen. Dafür habe ich die 6 Prädiktoren (1-6) und ein Kriterium. Die 6 Prädiktoren sind Maßnahmen, die jeweils relativ teuer sind, ich möchte quasi herausfinden, welche davon sich wirklich "rentieren" und einen Einfluss auf das Kriterium haben. Außerdem habe ich noch 5 "Kontrollvariablen", von denen ich weiß, dass sie Maßnahmen sind, die sehr starkt mit dem Kriterium zusammenhängen.

Wie groß ist die Stichprobe? Sind die Prädiktoren binär (dummy-codiert)? Was sind das für "Kontrollvariablen" und wie wurden sie gemessen?
Warum werden keine Wechselwirkungen zwischen Maßnahmen angenommen?
Nun habe ich versucht, verschiedene Modelle zu berechnen (Einschluss) und zu vergleichen. Dazu habe ich die 6 Prädiktoren in 3 Gruppen à 2 Stück aufgeteilt, die ich jeweils für ähnlich aufwändig halte.

Den Sinn dahinter verstehe ich leider nicht auf Anhieb.
Um was für eine Stichprobe handelt es sich, wo stammen die Daten her?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Beitragvon rookie » Do 4. Jul 2019, 12:11

Hallo, das waren dann vermutlich zu wenige Angaben, tut mir Leid.

N = 122, allerdings gibt es einige fehlende Werte im Datensatz

Die Prädiktoren sind intervallskaliert, Werte zwischen 10 und 100, die Kontrollvariablen sind auch so skaliert.
Die Stichprobe sind Mitarbeiter in verschiedenen Firmen, die Prädiktoren sind verschiedene Maßnahmen, die diese Mitarbeiter erhalten haben. Kriterium ist die Produktivität. Es geht darum, herauszufinden, welche der Maßnahmen sich "rentieren" und mit der Produktivität zusammenhängen.
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Re: Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Beitragvon PonderStibbons » Do 4. Jul 2019, 13:28

Und warum machst Du kein Modell mit allen 6 Maßnahmen?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Beitragvon rookie » Mi 10. Jul 2019, 11:10

Hallo,

ein Modell, in dem alle 6 Prädiktoren auf einmal "reinkommen" habe ich bisher nicht gemacht, weil ich immer gelernt hatte, dass das (stepwise) ein sehr schlechtes Verfahren ist und man die Reihenfolge, in der die Prädiktoren ins Modell kommen, immer selbst festlegen sollte. Oder ist das so nicht richtig?
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Re: Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Beitragvon PonderStibbons » Mi 10. Jul 2019, 11:43

Warum machst Du kein Modell mit allen 6 Prädiktoren? Von stepwise oder Reihenfolgen habe ich nichts gesagt.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Beitragvon rookie » Do 11. Jul 2019, 11:24

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank für deine vielen Antworten.
Vllt habe ich mich auch falsch ausgedrückt. Ich hatte immer ein Modell mit allen 6 Prädiktoren + 5 Kontrollvariablen. In einem ersten Schritt habe ich die 5 Kontrollvariablen eingefügt. In einem zweiten Schritt die ersten beiden Prädiktoren, dann die nächsten, dann die nächsten. Insgesamt also 4 Schritte pro Modell. Das habe ich in unterschiedlichen "Reihenfolgen" durchgeführt.

Oder meinst du, dass es schlauer wäre, alle 6 Prädiktoren in einem einzigen 2. Schritt ins Modell einzufügen? Ich dachte immer, dass man das nicht machen sollte, aber vielleicht täusche ich mich da ja auch...
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Re: Multiple Regression - mehrere Modelle vergleichen

Beitragvon PonderStibbons » Do 11. Jul 2019, 15:33

Oder meinst du, dass es schlauer wäre, alle 6 Prädiktoren in einem einzigen 2. Schritt ins Modell einzufügen? Ich dachte immer, dass man das nicht machen sollte, aber vielleicht täusche ich mich da ja auch...

Dass man das nicht machen sollte, habe ich noch nicht gehört bisher.

Mit freundlichen Grüßen

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