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Hallo,

wie interpretiere ich eine Regressionsanalyse, bei der das Gesamtmodell mit 5 Variablen und einem n = 106 (knapp) nicht signifikant wird, die betas zweier Faktoren aber signifikant werden. Darf ich diese Effekte dann trotzdem irgendwie interpretieren?

Modell:
R Quadrat = .102
Korr. R Quadrat = .057
F(5,100) = 2.277, p = 0.053

Signifikante Prädiktoren:
Autonomie -- beta = -0.216, T(5,100) = -2.000, p = 0.048
Alter -- beta = 0.296, T(5,100) = 2.861, p = 0.005

Ich überprüfe den Einfluss von Autonomie, Selbstwirksamkeit, Alter, Geschlecht und Bildung (UVs) auf die Veränderung des Umweltengagements (AV)

Lieben Dank im Vorau

Die Frage ist ohne Kenntnis der Forschungsfrage(n) und die Begründung für die Durchführung der Analyse eigentlich nicht zu beantworten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke für deine Antwort.

Ich untersuche die Forschungsfrage, ob die Autonomieentwicklung einer Person - neben einer Reihe weiterer Faktoren wie Selbstwirksamkeit, Alter, Bildung etc. - einen Einfluss auf die Veränderung von Umweltengagement hat. Konkrete Hypothese: je höher die Autonomieentwicklung desto stärker der Anstieg des Umweltengagements.

Ich habe eine multiple Regressionsanalyse gerechnet, um den Einfluss der UVs (also Autonomieentwicklung, Selbstwirksamkeit etc.) auf die AV Veränderung des Umweltengagements zu untersuchen.

Sind diese Informationen hilfreich oder brauchst du noch weitere?

Das scheinen zwei Zielrichtungen zu sein. Die erste will den Zusammenhang SW/Umweltengagement
klären und verwendet eine multiple Regression, um konfundierende Variablen und sonstige Ko-Variablen
einzubeziehen. Die zweite will mithilfe des gesamten Modells das Umweltengagement vorhersagen.
Im ersten Fall kann man was über den Prädiktor sagen, ohne das Signifikanzniveau des Modelltests
zu betrachten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ah, alles klar. Danke!

Und was würdest sagen, wie man das im Fließtext statistisch korrekt berichten könnte? Z.B: Die Variable Autonomieentwicklung sagt das Umweltengagement signifikant vorher? Und die Größenordnung dieser Vorhersage lässt sich durch beta quantifizieren?