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Hallo ihr Lieben,

ich habe für meine Masterarbeit eine Umfrage durchgeführt und möchte diese nun auswerten. Dabei habe ich nun folgendes Problem:

Ich möchte gerne schauen, ob meine beiden X Variablen (EM und SM) und meine Y-Variable (ACC) einen linearen Zusammenhang haben. Habe mit Anweisung aus dem Internet so eine Kurvenanpassung durchgeführt, da ich aus dem Streudiagramm nicht wirklich schlau geworden bin.
Dabei habe ich die folgenden Output erhalten (kann irgendwie leider keine Bilder einfügen):




R-Quadrat F df1 df2 Sig. Konstante b1 b2 b3
Linear ,006 1,045 1 164 ,308 3,446 ,076
Logarithmisch ,008 1,404 1 164 ,238 3,374 ,276
Invers ,010 1,660 1 164 ,199 3,965 -,810
Quadratisch ,012 ,971 2 163 ,381 2,773 ,492 -,060
Kubisch ,012 ,647 3 162 ,586 2,965 ,288 ,005 -,006
Die unabhängige Variable ist EM.

Gleichung Modellübersicht Parameterschätzungen
R-Quadrat F df1 df2 Sig. Konstante b1 b2 b3
Linear ,019 3,174 1 164 ,077 4,446 -,190
Logarithmisch ,017 2,880 1 164 ,092 4,550 -,624
Invers ,015 2,491 1 164 ,116 3,220 1,878
Quadratisch ,021 1,767 2 163 ,174 3,443 ,385 -,080
Kubisch ,022 1,231 3 162 ,300 5,431 -1,467 ,475 -,054
Die unabhängige Variable ist SM.

Beide Male steht bei linear ein sehr geringer Wert bei R2 der zudem nicht signifikant ist. Bedeutet das "nicht signifikant", dass es nicht linear ist??? und wenn dem so ist, dann empfiehlt es sich eher die Korrelationen nach Speermann zu berechnen, statt nach Pearson?

Danke im Voraus und bete Grüße!!
Vale

Ich möchte gerne schauen, ob meine beiden X Variablen (EM und SM) und meine Y-Variable (ACC) einen linearen Zusammenhang haben.

Dann rechne lineare Regressionen oder schlicht Pearson-Korrelationen.

Habe mit Anweisung aus dem Internet so eine Kurvenanpassung durchgeführt

Warum und wozu? Du willst doch nur wissen, ob es einen linearen Zusammenhang gibt bzw. wie eng der ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hallo,

wenn ich die Pearson Korrelation berechne, und dabei rauskommt, dass diese Korrelation nicht signifikant ist, bedeutet das, dass es keinen linearen Zusammenhang gibt? Bzw. das keine Linearität vorliegt?

Dann bedeutet es, die Nullhypothese ("in der Grundgesamtheit, aus der die
Daten stammen, beträgt der Pearson-Korrelationskoeffizient r exakt = 0,0000"")
kann mit den Stichprobendaten nicht verworfen werden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hallo,

wenn du andersrum argumentieren willst, musst du dich mal mit dem Stichwort "Teststärke" auseinandersetzen.

Gruß,
Thomas

ob meine beiden X Variablen (EM und SM) und meine Y-Variable (ACC) einen linearen Zusammenhang haben.

Jede der beiden X-Variablen für sich, oder beide in Kombination? Wenn beide in Kombination, dann ist weder Pearson- noch Spearman Korrelation gut, weil die Zusammenhänge zwischen zwei, nicht drei Variablen untersuchen. Anscheinend untersuchst Du die Linearität beider Variablen einzeln. Bist Du sicher, dass Du das willst?

bedeutet das, dass es keinen linearen Zusammenhang gibt?

Ich vermute, dass Du da etwas unpräzise mit der Sprache umgehst. R² = 0,006 bzw 0,019 bedeuten in der Tat, dass die Punktverteilung durch eine Gerade nicht überzeugend repräsentiert werden kann, was Du aber ja schon in den Streudiagrammen gesehen hast.

LG,
Bernhard