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[Holgonaut]

Liebe Kollegen,

ich steh gerade auf dem Schlauch und such schon ne Zeitlang--komme aber nicht drauf: Wisst Ihr, ob es möglich ist, aus einem Regressionsmodell/SEM nur mithilfe der Betas die Partialkorrelation zweier Variablen zu berechnen?

Hintergrund: Ich verarbeite in einem Review über meta-analytische Strukturgleichungsmodelle gerade den Ansatz von Lakens zu "equivalence testing" (d.h. dem Test, ob ein Parameter "praktisch" gleich 0 ist. Dabei definiert man ein Band um theta=0, dass man als äquivalent zu (praktisch) 0 ansieht und macht zwei gegenläufige einseitige Standardhypothesentests: Test A testet ob die Beobachtung kleiner als die obere Schwelle ist; Test B testet, ob sie größer als die untere Schwelle ist. Sind beide signifikant, liegt der wahre Parameter im Intervall von praktisch-0. Das ganze Verfahren adressiert das Problem, dass extrem häufig aus einem n.s. Ergebnis auf die Korrektheit der H0 geschlossen wird.

Lakens hat nun ein schickes R-Paket (TOSTER) geschrieben, welches das für Korrelationen und Cohen's D kann, aber nicht für Regressions- oder Strukurkoeffizienten. Daher meine Idee, dass man das ja über die Berechnung einer Partialkorrelation umgehen könnte: D.h. man hat die betas, berechnet die Partialkorrelation und macht damit den equivalence test. Bei einem Regressionsmodell inkl. Rohdaten, geht das ja über die Korrelation der Residuen--nur hab ich die bei einem meta-analytischen Modell nicht. Keine Ahnung ob das geht.

Grüße
Holger

Lakens, D. (2017). Equivalence tests: A practical primer for t tests, correlations, and meta-analyses. Social Psychological and Personality Science, 8(4), 355-362. doi:10.1177/1948550617697177

https://cran.rstudio.com/web/packages/T ... OSTER.html

Lakens, D., Scheel, A. M., & Isager, P. M. (2018). Equivalence testing for psychological research: A tutorial. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 1(2), 259-269. doi:10.1177/2515245918770963