Hallo!
Ich möchte anhand von 2 Variablen schauen, wie sie voneinander abhängen.
Ich habe den Medienalltag der Elter (UV) und Medienalltag der Kinder (AV). Wenn ich eine Pearson-Korrelation mache, bekomme ich heraus, dass es einen mittleren/moderaten (0,328) Zusammenhang gibt. Mittels der Regressionsanalyse habe ich den linearen Zusammenhang angeschaut. Da kam heraus, R-Quadrat = 0,108. Die Punkte wirken erstmal chaotisch und haben kein Muster. Kann ich trotzdem sagen, dass AV abhängig von UV ist?
Danke und LG
Einfache Regression
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Einfache Regression
von SPSS_keineAhnung? » Fr 5. Jun 2020, 11:11
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Re: Einfache Regression
von bele » Fr 5. Jun 2020, 14:32
Hallo!
Es ist überflüssig, sowohl die Pearson-Korrelation als auch lineare Regression zu rechnen. Rechne mal die Wurzel aus dem R-Quadrat und vergleich das mit dem Korrelationskoeffizient aus der Pearson-Korrelation.
Da kannste mal sehen, wie wenig r = 0,328 eigentlich ist.
Das klingt nach einer Kausalitätsaussage, die die Regressionsrechnung nicht machen kann. Wer hier von wem inhaltlich abhängig ist, kannst Du nicht sagen, denn Du hast ja willkürlich ausgewählt, ob in der Regression die Kinder sich an das Verhalten der Eltern anpassen oder ob die Eltern dem Beispiel der Kinder folgen. Vielleicht ist es ja auch ein Kreisprozess, in dem beide Variablen von der anderen abhängig sind.
Ohne statistischen Test, ohne einen p-Wert, den Du hier nicht berichtet hast, würde ich das sein lassen.
LG,
Bernhard
Es ist überflüssig, sowohl die Pearson-Korrelation als auch lineare Regression zu rechnen. Rechne mal die Wurzel aus dem R-Quadrat und vergleich das mit dem Korrelationskoeffizient aus der Pearson-Korrelation.
Die Punkte wirken erstmal chaotisch und haben kein Muster.
Da kannste mal sehen, wie wenig r = 0,328 eigentlich ist.
SPSS_keineAhnung? hat geschrieben:Kann ich trotzdem sagen, dass AV abhängig von UV ist?
Das klingt nach einer Kausalitätsaussage, die die Regressionsrechnung nicht machen kann. Wer hier von wem inhaltlich abhängig ist, kannst Du nicht sagen, denn Du hast ja willkürlich ausgewählt, ob in der Regression die Kinder sich an das Verhalten der Eltern anpassen oder ob die Eltern dem Beispiel der Kinder folgen. Vielleicht ist es ja auch ein Kreisprozess, in dem beide Variablen von der anderen abhängig sind.
SPSS_keineAhnung? hat geschrieben:Kann ich trotzdem sagen, dass AV abhängig von UV ist?
Ohne statistischen Test, ohne einen p-Wert, den Du hier nicht berichtet hast, würde ich das sein lassen.
LG,
Bernhard
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`Oh, you can't help that,' said the Cat: `we're all mad here. I'm mad. You're mad.'
`How do you know I'm mad?' said Alice.
`You must be,' said the Cat, `or you wouldn't have come here.'
(Lewis Carol, Alice in Wonderland)
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Re: Einfache Regression
von PonderStibbons » Fr 5. Jun 2020, 14:33
Eine einfache Regression und eine Pearson-Korrelation sind 100% äquivalent.
R²=r².
0,108=0,328².
Was für ein Muster Du erwartest, weiß ich leider nicht. Dass sich die Punkte
brav entlang einer Geraden aufreihen, sieht man nur bei extrem hohen
Korrelationen. Allein schon die Messfehler der beiden Variablen sorgen für
ein kräftiges Grundrauschen, zuschweigen davon, dass die Beziehung sicher
nicht extrem eng ist.
Ich weiß auch nicht, woraus sich herleiten soll, dass Y kausal abhängig
von X ist. In der Stichprobe (!) gibt es jedenfalls einen mittelgroßen korrelativen
Zusammenhang.
Mit freundlichen Grüßen
PonderStibbons
R²=r².
0,108=0,328².
Die Punkte wirken erstmal chaotisch und haben kein Muster.
Was für ein Muster Du erwartest, weiß ich leider nicht. Dass sich die Punkte
brav entlang einer Geraden aufreihen, sieht man nur bei extrem hohen
Korrelationen. Allein schon die Messfehler der beiden Variablen sorgen für
ein kräftiges Grundrauschen, zuschweigen davon, dass die Beziehung sicher
nicht extrem eng ist.
Ich weiß auch nicht, woraus sich herleiten soll, dass Y kausal abhängig
von X ist. In der Stichprobe (!) gibt es jedenfalls einen mittelgroßen korrelativen
Zusammenhang.
Mit freundlichen Grüßen
PonderStibbons
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