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[Psych2021]

Hallo,
in meiner Studie führe ich eine multiple Regression durch.
Für die folgenden UVs habe ich Hypothesen.

Ich habe die UVs:
- 1. Vorerfahrung mit online-Supervision (kategoriale Variable, also dummy-kodiert)
- 2.Vorerfahrung mit online-Formaten generell (kategoriale Variable, also dummy-kodiert)
- 3.Vorerfahrung mit Präsenz-Supervision (kategoriale Variable, also dummy-kodiert)
- 4.Supervisionsformat (das Format der aktuellen Supervisionsgruppe)(kategoriale Variable, also dummy-kodiert)
- 5. Erleben der Rahmenbedingungen der online-Supervision (metrisch)

und die AV:
- Ausmaß an Zustimmung zu online-Supervision (metrisch)

Ich habe nun gedacht, dass es methodisch sauberer ist, wenn ich für folgende demografische Daten als Kontrollvariablen(KV) kontrolliere.
Diese KV sind:
- 1. Alter
- 2. Geschlecht (dummy-kodiert)
- 3. Teilnahmegrund für die Supervision (dummy)
- 4. Beruf (dummy)
- 5. Berufserfahrung in Jahren
- 6. Supervisionserfahrung in Jahren


Ich habe nun eine hierarchische Regression gerechnet.
Modell 1 - nur mit den Prädiktoren
Modell 2 - Prädiktoren und KV 1- 4
Modell 3 - Prädiktoren und alle KVs



Im Modell 1:
- 3 Prädiktoren (3,4,5) signifikant.

Vergeich Modell 1 und 2:
- Prädiktoren immer noch signifikant
- Prädiktor 2 signifikant
- Alter signifikant
- Modellvergleich nicht signifikant (AIC Modell 2 größer; F-Test n.s.)


Vergleich Modell 2 und 3:
- KVs nicht signifikant (auch Alter nicht)
- nur noch 2 Prädiktoren signifikant (4,5)
- Modellvergleich nicht signfikant


Jetzt meine Fragen:
1) Muss ich überhaupt für diese demografischen Daten kontrollieren?
2) Was mache ich jetzt mit den Prädiktoren, die im ersten bzw. zweiten Modell signifikant waren und dann bei Kontrolle weiterer KV nicht mehr?
Gehe ich hier von einer Scheinkorrelation aus, auch wenn die Kontrollvariablen nicht signifikant sind?
Oder gehe ich davon aus, dass die KV keinen signifikanten Einfluss haben und gehe somit von dem Modell 1 aus und interpretiere meinen Prädiktor als einflussreich?
3) Im Sinne einer explorativen Analyse (nicht für meine Hypothesentestung) interessieren mich auch die Einflüsse meiner KV 3-6 auf die AV. Teste ich diese dann dafür nochmal in einer eigenen Regression? Weil im Gesamtmodell werden sie ja nicht signifikant. Aber in einem eigenen Modell werden 2 signifikant.


Ich bin gerade ein bisschen verwirrt, wie ich die Ergebnisse interpretieren soll und weitere Regressionsanalysen machen soll.



Ich freue mich auf eure Nachrichten.


Vielen Dank schonmal!

[PonderStibbons]

1) Muss ich überhaupt für diese demografischen Daten kontrollieren?

Die Frage ist müßig, weil Du es ja bereits so gemacht hast. Das Modell nach der Analyse
erneut mit angepasstem Prädiktorensatz (also ohne "Kontrollvariablen") zu rechnen,
verbietet sich. Ein Problem könnte dadurch entstehen, dass die Stichprobe klein ist
und die Zahl der Prädiktoren groß, aber die Stichprobengröße ist leider nicht angegeben.

2) Was mache ich jetzt mit den Prädiktoren, die im ersten bzw. zweiten Modell signifikant waren und dann bei Kontrolle weiterer KV nicht mehr?
Gehe ich hier von einer Scheinkorrelation aus, auch wenn die Kontrollvariablen nicht signifikant sind?
Oder gehe ich davon aus, dass die KV keinen signifikanten Einfluss haben und gehe somit von dem Modell 1 aus und interpretiere meinen Prädiktor als einflussreich?

Wozu machst Du Dir über Modell 1 oder 2 Gedanken, bzw. wieso hast Du überhaupt
hierarchisch gerechnet? Interessieren tut Dich doch nur Modell 3. Die anderen führen
soweit ich sehe nur zu überflüssiger Verwirrung.

3) Im Sinne einer explorativen Analyse (nicht für meine Hypothesentestung) interessieren mich auch die Einflüsse meiner KV 3-6 auf die AV. Teste ich diese dann dafür nochmal in einer eigenen Regression?

Das hängt von Deiner präzisen Fragestellung ab. Interessieren Dich diese Prädiktoren einzeln
oder interessieren Sie Dich als Set, interessieren sie Dich in Gegenwart der anderen Variablen oder
allein für sich genommen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Psych2021]

Vielen Dank für die schnelle Nachricht!

Die Frage ist müßig, weil Du es ja bereits so gemacht hast. Das Modell nach der Analyse
erneut mit angepasstem Prädiktorensatz (also ohne "Kontrollvariablen") zu rechnen,
verbietet sich.

Also ich bin mir unsicher ob ich es nicht vielleicht doch ohne diese Kontrollvariablen rechnen kann.. Weil eigentlich habe ich keinen Anhaltspunkt, dass sich diese auswirken und ich bin mir unsicher, ob das überhaupt Variablen sind, die ich als "Kontrollvariablen" definieren muss.

Ein Problem könnte dadurch entstehen, dass die Stichprobe klein ist
und die Zahl der Prädiktoren groß, aber die Stichprobengröße ist leider nicht angegeben

Ich habe ein N = 239. Das sollte ok sein.

Wozu machst Du Dir über Modell 1 oder 2 Gedanken, bzw. wieso hast Du überhaupt
hierarchisch gerechnet? Interessieren tut Dich doch nur Modell 3. Die anderen führen
soweit ich sehe nur zu überflüssiger Verwirrung.

Für mich waren Alter und Geschlecht die Kontrollvariablen, die ich noch am ehesten als Kontrollvariablen gesehen hätte.

Das hängt von Deiner präzisen Fragestellung ab. Interessieren Dich diese Prädiktoren einzeln
oder interessieren Sie Dich als Set, interessieren sie Dich in Gegenwart der anderen Variablen oder
allein für sich genommen?

Meine Fragestellung lautet, wie effektiv werden online-Superivisonsgruppen angesehen.
und im Zuge der multiplen Regression untersuche ich Prädiktoren (oben genannt), die einen Einfluss auf das Ausmaß der Bewertung der online-Supervision haben.
Zu den KV 3 - 6 habe ich keine Hypothesen, würde aber gerne schauen, ob diese Einfluss haben und dies dann für weitere Forschung in Aussicht stellen.



Viele Grüße

[PonderStibbons]

Also ich bin mir unsicher ob ich es nicht vielleicht doch ohne diese Kontrollvariablen rechnen kann.. Weil eigentlich habe ich keinen Anhaltspunkt, dass sich diese auswirken und ich bin mir unsicher, ob das überhaupt Variablen sind, die ich als "Kontrollvariablen" definieren muss.

Wie gesagt, das kannst Du hinterher nicht einfach ändern und anpassen. Das ergibt nur ein
überangepasstes Modell mit irreführenden Koeffizienten. Wenn Du aus inhaltlichen
und/oder methodischen Erwägungen diese Variablen vorher für geeignet und nützlich
erachtet hast, dann ist das eben so und kann so bleiben. Als "Kontrollvariablen" sind
sie für Dich ja nicht von inhaltlichem Interesse, also ist ihre Wirkung (abgesehen vom
Verlust von Freiheitsgraden) für Dich nicht weiter relevant.

Wozu machst Du Dir über Modell 1 oder 2 Gedanken, bzw. wieso hast Du überhaupt
hierarchisch gerechnet? Interessieren tut Dich doch nur Modell 3. Die anderen führen
soweit ich sehe nur zu überflüssiger Verwirrung.

Für mich waren Alter und Geschlecht die Kontrollvariablen, die ich noch am ehesten als Kontrollvariablen gesehen hätte.

Die Frage war, wieso 3 Modelle, wenn Dich bloß das letzte interessiert. Lass doch
Modelle 1 und 2 ganz weg, wenn damit keine inhaltlichen Fragestellungen verbunden sind.

Zu den KV 3 - 6 habe ich keine Hypothesen, würde aber gerne schauen, ob diese Einfluss haben und dies dann für weitere Forschung in Aussicht stellen.

Du musst aber doch wissen, ob sie Dich nur im Kontext der anderen Prädiktoren interessieren
oder für sich genommen, und ob Du sie einzeln oder gemeinsam betrachten willst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Psych2021]

Vielen Dank!

Wie gesagt, das kannst Du hinterher nicht einfach ändern und anpassen. Das ergibt nur ein
überangepasstes Modell mit irreführenden Koeffizienten.

Ja, das wäre methodisch nicht korrekt.

Wozu machst Du Dir über Modell 1 oder 2 Gedanken, bzw. wieso hast Du überhaupt
hierarchisch gerechnet? Interessieren tut Dich doch nur Modell 3. Die anderen führen
soweit ich sehe nur zu überflüssiger Verwirrung.

Ja, das stimmt.
Dann ist es für die Interpretation meiner Prädiktoren auch egal, ob die KV signifikant sind oder nicht oder. D.h., wenn mein Prädiktor (signifikant im Modell 1) nun im Modell 3 nicht mehr signifikant ist, dann hat dieser unter Kontrolle der KV keinen signifikanten Einfluss? Und auch wenn dieses Modell (Modell 3) keinen signifikanten Varianzaufklärungzuwachs leistet?

Du musst aber doch wissen, ob sie Dich nur im Kontext der anderen Prädiktoren interessieren
oder für sich genommen, und ob Du sie einzeln oder gemeinsam betrachten willst.

Im Rahmen der Hypothesenprüfung interessieren Sie mich nicht. Aber an sich würde ich sie gerne einzeln nochmal betrachten. Im Gesamtmodell werden sie nicht signifikant, wenn ich sie aber einzeln einspeise (also nur KV 3-6), dann werden von diesen aber 2 signifikant.. Aber eigentlich müsste ich ja dann auch für die anderen Variablen "kontrollieren"...


Ich bin gerade etwas verwirrt, wie ich es machen soll.


Viele Grüße