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Hallo zusammen,

meine multiple Regression wird im Modell 1 auf Emotionalität signifikant. Wenn ich wie im Modell 2 die Facetten von Emotionaltät untersuche wird keine der Facetten signifikant.
Welchen Grund könnte das haben? Könnte das an den niedrigen b oder niedrigen ß liegen? Wenn ja wie interpretiere ich das?

Vielen Dank schon mal für hilfreiche Erklärungen. (Alle nicht relevanten Ergebnisse sind hier nicht aufgeführt)

Ergebnisse der multiplen Regressionsanalyse mit der Subskala Kontaktfunktionen von Xenophilie

Modell1 b SE ß 95% KI p
Emotionalität 0.20 .08 .13 [0.03, 0.36] .014
R² = .06, F(6, 309) = 3.17, p = .005

Ergebnisse der multiplen Regressionsanalyse mit den Facetten von Emotionalität und dem Kriterium Kontaktfunktionen

Modell2 b SE β 95% KI p
Konstante 3.20 0.34 [2.50, 3.82] .001
Ängstlichkeit -0.10 0.08 -.07 [-0.25, 0.06] .218
Besorgnis 0.09 0.06 .09 [-0.04, 0.21] .146
Emotionale Abhängigkeit 0.04 0.07 .04 [-0.09, 0.17] .514
Sentimentalität 0.08 0.07 .07 [-0.05, 0.22] .235
R² = .02, F(4, 311) = 1.80, p = .129

Welches sind denn die 5 anderen Variablen im ersten Modell und warum hast Du sie nicht ins zweite übernommen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hallo PonderStibbons,
weil die alle nicht signifikant sind. Mir geht es nur darum, dass Emotionalität im Gesamtmodell signifikant wurde, aber die Facetten im Modell 2 nicht.

Ob statistisch signfikant oder nicht tut doch überhaupt nichts zur Sache. Die Koeffizienten von Variablen in einem Regressionsmodell
hängen in aller Regel davon ab, was sonst noch drin ist. Falls die weggelassenen Variablen mit den verbliebenen korreliert sind, oder falls
sie reine Kontrollvariablen sind, die Fehlervarianz verringern, oder beispielsweise Suppressor-Variablen sind, dann ändern sich die
Koeffizienten der anderen Variablen, wenn man diese besagten 5 zusätzlichen Variablen rauslässt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Vielen Dank für die Mühe PonderStibbons.

Beste Grüße
Doro