Kontrollvariable in Hierarchischer Regression - Ja/Nein?

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Kontrollvariable in Hierarchischer Regression - Ja/Nein?

Beitragvon jj_dwt » Di 21. Jul 2020, 15:30

Hallo an Alle,

ich schreibe momentan meine Masterthesis in Psychologie und hoffe sehr, dass mir jemand bei meiner Frage bzgl. Kontrollvariablen in einer hierarchischen Regressionsanalyse weiterhelfen kann :)

Meine Thesis befasst sich vereinfacht gesagt mit dem Einfluss von Jobcharakteristika (Jobanforderungen & Jobkontrolle) und dem sozialen Vergleich dieser Charakteristika (Wie viele Anforderungen/Wie viel Kontrollmöglichkeiten hat mein*e Arbeitskollege*in im Vergleich zu mir?) auf die eigene Arbeitszufriedenheit. Diese Daten wurden zu zwei Messzeitpunkten erhoben. In der Regressionsanalyse wird die Arbeitszufriedenheit von T2 als abhängige Variable und die Charakteristika und sozialen Vergleichsergebnisse von T1 als unabhängige Variablen untersucht. Die Frage, vor der ich nun stehe, ist, ob ich die Arbeitszufriedenheit von T1 als ersten Prädiktor (Kontrollvariable) in die Regression aufnehmen sollte, um Änderungen in der Zufriedenheit von T1 zu T2 eher als einen Hinweis auf den kausalen Einfluss der Prädiktoren deuten zu können. Allerdings verschwindet die Signifikanz von zwei Prädiktoren bzw. deren Regressionskoeffizienten, wenn die Kontrollvariable aufgenommen wird (diese beiden Prädiktoren wurden als einzige signifikant).

Was mich verunsichert bzgl. der Frage Kontrollvariable ja/nein ist, dass die Arbeitszufriedenheiten von T1 und T2 mit r = .60 hoch korrelieren (nach Cohen) und daher ziemlich stabil erscheinen. Dadurch erscheint es natürlich logisch, dass die Arbeitszufriedenheit von T1 in der Regression als erster aufgenommener Prädiktor ein R² von .327 aufklärt und die weiteren Modelle mit den Prädiktoren dann vergleichsweise wenig (R² von .350) aufklären. Meine Betreuerin hat mir geraten, die Kontrollvariable aufgrund ihrer "Stabilität" wegzulassen. Ich habe nach Literatur gesucht, die diesen Schritt begründen könnte, wurde leider aber noch nicht fündig. Kann mir hier jemand weiterhelfen?

Vielen Dank im Voraus!!
jj_dwt
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Re: Kontrollvariable in Hierarchischer Regression - Ja/Nein?

Beitragvon strukturmarionette » Di 21. Jul 2020, 18:22

Hi,

- wie lautet Dein Verstädnis von 'hierarchische Regression' versus 'Kontrollvariable'?
- noch besser: Deine Arbeitshypthese(n) dazu?
- N?

Gruß
S.
strukturmarionette
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Re: Kontrollvariable in Hierarchischer Regression - Ja/Nein?

Beitragvon jj_dwt » Di 21. Jul 2020, 18:38

Danke für die Antwort!

N = 190
Die Hypothesen lauten, dass
1. Jobanforderungen die Arbeitszufriedenheit negativ beeinflussen
2. Jobkontrolle diese positiv beeinflussen
3. Höhere eigene Anforderungen (im Vergleich zu einem*r Arbeitskollegen*in) sich negativ auf die Zufriedenheit auswirken
4. Höhere eigene Kontrollmöglichkeiten (vergleichsweise) sich positiv auf die Zufriedenheit auswirken

Ich habe noch ein paar andere Hypothesen zu Interaktionseffekten, aber die würde ich mal weglassen.
Die ersten beiden Hypothesen sind bereits sehr oft repliziert worden. Im ersten "Block" der hierarchischen Regression wollte ich die Arbeitszufriedenheit von T1 aufnehmen, damit in der Analyse die Zufriedenheit von T1 kontrolliert wird. Im zweiten Block sollen dann die ersten beiden Hypothesen durch die Aufnahme von Anforderung und Kontrolle als Prädiktoren geprüft werden (da diese ja schon etabliert sind) und im letzten Block dann die "neuen" Prädiktoren meiner Studie.
jj_dwt
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Re: Kontrollvariable in Hierarchischer Regression - Ja/Nein?

Beitragvon Holgonaut » Mi 22. Jul 2020, 11:44

Hi,

mich würde mal interessieren wie du den Rest der UVn (also neben Arbeitszufriedenheit T1) behandelst. Das klingt sehr nach Interaktionen. Ist es das was du im letzten Absatz meinst?

Wegen des T1-Prädiktors: Dessen Hinzunahme macht aus einem schwachen Design eben ein starkes. Eine Stabilität von .60 ist nicht hoch und sie scheint mir sogar seltsam niedrig, wenn man den substantiellen trait-Aspekt bei Arbeitszufriedenheit betrachtet. Außerdem sieht man hier wieder dieses seltsame Mantra der Psychos (sorry, bin selbst einer), dass ein Effekt deshalb nicht sign. wird, weil die Stabilität hoch ist (oder analog, weil die Varianz der AV zu gering ist). Andersrum gehört es gedacht: WENN X einen Effekt hat, dann stellt sich (trotz Stabilität der AV) eine höhere Varianz in der AV ein. Bedenke, dass wir hier im Bereich der between-subjects effects sind--d.h. dass eine Stabilität von 1 nur bedeutet, dass im Yt2-Wert ja der Ursprüngliche Wert voll drin steckt. Das restringiert aber (mal von Deckeneffekten abgesehen) nicht, dass X einen Effekt haben kann.

BTW: Das ganze hierarchische Rum-Regressiere kannst du dir auch sparen. Der historische Ursprung der hierarchischen Regression liegt in der Abschätzung des informationalen Mehrwertes von Prädiktoren.

Grüße

Holger
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Re: Kontrollvariable in Hierarchischer Regression - Ja/Nein?

Beitragvon jj_dwt » Mi 5. Aug 2020, 12:34

Vielen Dank für die Antwort!

ich habe insgesamt 9 UV's (neben der Kontrollvariable):
- Jobanforderungen
- Jobkontrolle
- Die Interaktion von Anforderungen x Kontrolle
- Die eigenen Anforderungen im Vergleich zu denen eines Kollegen (als Differenzwert berechnet)
- Die Interaktion dieses Differenzwertes x Jobanforderungen (Hypothese: Wenn man merkt, dass man mehr Anforderungen als ein Kollege hat, wird der negative Effekt der eigenen Jobanforderungen auf die Arbeitszufriedenheit verstärkt)
- Die eigene Kontrolle im Vergleich zu der eines Kollegen (als Differenzwert berechnet)
- Die Interaktion dieses Differenzwertes x Jobkontrolle (Hypothese: Wenn man merkt, dass man mehr Kontrolle als ein Kollege hat, wird der positive Effekt der eigenen Kontrolle auf die Zufriedenheit verstärkt)
+ zwei weitere Interaktionen mit einer weiteren Variable.

Alle Prädiktoren sind über einem Signifikanzniveau von .05 geblieben und somit nicht-signifikant:
https://share-your-photo.com/71ef3a77f0/album

Nun frage ich mich, woran das liegen könnte, vor allem bei den ersten zwei Hypothesen, die schon sehr oft repliziert worden sind. Gibt es weiterführende Analysen (z.B. der Stichprobe oder der Fragebögen, die ich verwendet habe), die für das Ergebnis erklären könnten oder sonst irgendwelche Ansätze, wie ich das erklären könnte? Ein Problem, was mit natürlich schon vorher aufgefallen ist, ist das der Multikollinearität meiner Prädiktoren, was sich ja logischerweise aus den vielen Interaktionstermen ergibt. Zuerst wollte ich diese durch Mittelwertszentrierung beheben, habe dies dann jedoch nicht getan, da die Zentrierung das Problem nicht behebt und keine Auswirkungen auf die Regressionskoeffizienten hätte (Hayes, 2013). Könnte die Multikollinearität doch zu Schwierigkeiten geführt haben?
jj_dwt
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