korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

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Beitragvon Lichtsang » Do 6. Apr 2017, 11:05

Hallo alle miteinander :)
Ich habe folgendes Problem: ich möchte eine multiple Regressionsanalyse durchführen mit der AV "Gewicht in Kilogramm" und den UVs "Anzahl der Wochenarbeitsstunden" und "Zigaretten pro Tag". Cronbach's Alpha liegt bei .334, was bei gerade mal drei Variabeln in Ordnung sein dürfte, denke ich. Nun liegt mein R^2 bei .196, das korrigiertre R^2 aber nur bei .032. Meine Frage lautet nun, ob ich die Analyse dennoch machen darf? .032 ist ja nun schon sehr gering, aber andererseits habe ich ja aber gerade mal zwei unabhängige Variablen. Kann da das korrigierte R^2 überhaupt viel weiter drüber liegen? An sich ist es ja besser, je näher der Wert an 1 liegt, nur dass er bei mir eben leider fast bei Null liegt und ich mir daher wie gesagt nicht sehr sicher bin, ob ich die Analyse dann überhaupt durchführen darf... :oops:
Ich hoffe, ihr könnt mir da vielleicht ein bisschen auf die Sprünge helfen! :)
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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon strukturmarionette » Do 6. Apr 2017, 11:41

Hi,

Cronbach's Alpha liegt bei .334, was bei gerade mal drei Variabeln in Ordnung sein dürfte,

- sorry, aber Du 'bist im völlig falschen Film'.

Gruß
S.
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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon Lichtsang » Do 6. Apr 2017, 12:06

Hey und danke für deine Antwort.

Aber wieso bin ich im falschen Film? Ist der Wert doch zu niedrig?
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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Do 6. Apr 2017, 12:50

Welche Quelle hat Dir geflüstert, dass 0,33 in Ordnung sein dürfte?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon Lichtsang » Do 6. Apr 2017, 13:08

Da fragst Du mich was... Auf die Schnelle konnte ich die Quelle leider nicht wiederfinden, aber sie besagte jedenfalls, dass bei drei Variablen Combach's Alpha mindestens einen Wert von .3 haben sollte. Da das in meinem Fall ja schon bei zwei Variablen der Fall war, hatte ich gehofft, dass das so passen sollte... Mir ist ja bewusst, dass ein .3 Wert normalerweise viel zu gering wäre. Ich dachte, dass sich die Interpretation von Crombach's Alpha aber bei einer so geringen UV-Zahl etwas verändern würde... Aber da lag ich wohl falsch? :oops:
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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Do 6. Apr 2017, 13:43

Was hat hier Cronbachs alpha überhaupt verloren - Du schreibt von einer Regression mit 2 Prädiktoren und 1 abhängigen Variable, nicht von einer Skalen- bzw. Reliabilitätsanalyse bzw. einer Analyse der internen Konsistenz.

Deine Frage war
Nun liegt mein R^2 bei .196, das korrigiertre R^2 aber nur bei .032. Meine Frage lautet nun, ob ich die Analyse dennoch machen darf?

Die Antwort lautet: was spricht denn dagegen? Es sind halt die Ergebnisse, die sie sind.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon Lichtsang » Do 6. Apr 2017, 14:09

Danke für deine Antwort. Da ich noch absoluter Anfänger auf dem Gebiet der multiplen Regressionsanalyse bin, war ich mir einfach unsicher, ob es nicht so eine Art "ungeschriebenes Gestz" gibt, welches besagt, dass man nur ab einer Besimmten Höhe von R^2 die Analyse so stehen lässt und sich bei einem zu geringen Wert auf die Suche nach anderen Daten macht... In der Theorie habe ich ja die multiple Regressionsanalyse mehr doer minder verstanden, nur in der Umsetzung bin ich mir noch sehr unsicher. Aber ich denke, dann interpretiere ich meine Ergebnisse einfach mal.
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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon bele » Do 6. Apr 2017, 14:20

Hallo Lichtsang,

interne Konsistenz passt nicht in diesen Film. Erledigt. Deine beiden Variablen erklären halt zusammen nur sehr wenig von der Varianz der unabhängigen Variablen. Nicht einmal 20% Varianzaufklärung in der Stichprobe, noch einmal weniger in der Grundgesamtheit. Wenn Du eine ausreichende Fallzahl hast und es wird trotzdem was signifikant, dann kann das je nach Fragestellung brennend interessant oder totlangweilig sein.
Die Frage lautet: Sind unter 20% Varianzaufklärung für Deine Fragestellung interessant, oder nicht.

LG,
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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Do 6. Apr 2017, 15:25

dass man nur ab einer Besimmten Höhe von R^2 die Analyse so stehen lässt und sich bei einem zu geringen Wert auf die Suche nach anderen Daten macht...

Ob irgendwas viel oder wenig ist und ob man noch was machen sollte, das kommt doch ganz auf Kontext, Ziel und Zweck der Studie, Fragestellung an. R²=0,2 ist R=0,44, für sich genommen nicht winzig; vor allem vor dem Hintergrund, ein so ein komplex determiniertes Merkmal wie Körpergewicht durch Zahl der Zigaretten und Anzahl Wochenarbeitsstunden vorhersagen zu wollen.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: korrigiertes R^2 bei zwei unabhängigen Variablen

Beitragvon Lichtsang » Do 6. Apr 2017, 16:12

Vielen Dank für eure ganzen Antworten. :D
Ich werde es jetzt mal darauf ankommen lassen und die Daten der Analyse auswerten - auch, wenn die erklärte Varianz an sich nicht sehr hoch ist, interpretierbar bleiben die Ergebnisse aber doch.

Viele Grüße
Lichtsang
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