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Hallo zusammen

Ich hätte da eine dringende Frage. Wenn das Regressionsmodell laut ANOVA Tabelle nicht signifikant ist, bei den Beta werten aber trotzdem einzelne signifikant wurden, darf ich die dann interpretieren? Oder geht das nicht, wenn das Modell bereits an Signifikanzmangel scheitert?

Ich bitte euch dringend um eine Antwort.

Vielen Dank

Ich hätte da eine dringende Frage. Wenn das Regressionsmodell laut ANOVA Tabelle nicht signifikant ist, bei den Beta werten aber trotzdem einzelne signifikant wurden, darf ich die dann interpretieren? Oder geht das nicht, wenn das Modell bereits an Signifikanzmangel scheitert?

Klingt nach vielen, vielen Prädiktoren bei mäßiger Stichprobengröße.
Wie sieht denn das konkret aus (R², adjustiertes R², Anzahl Prädiktoren,
Stichprobengröße, Anzahl "signifikanter" Prädiktoren), und vor allem,
wozu dient die Regression, was soll sie an Erkennsnissen liefern?

Mit freundlichen Grüßen

P.

Vielen Dank für deine Antwort.

Ja es sind ziemlich viele unabhängige Variablen (36). Im Anhang siehst du die Modellzusammenfassung. Und die Stichprobe ist relativ klein. Allerdings handelt es sich dabei um Beobachtungendaten, denen in diesem Forschungsbereich so oder so nur geringe Zusammenhänge erwartet werden. D.h. bereits ein geringer Zusammenhang wäre ein Erfolg. Es handelt sich um Daten aus der Feldforschung.
Das korrigierte R2 zeigt kaum mehr eine Varianzaufklärung. Aber trotzdem haben 4 der Variablen signifikante betas. Kann ich diese gar nich brauchen für die Interpretation?

coberb hat geschrieben:Vielen Dank für deine Antwort.

Ja es sind ziemlich viele unabhängige Variablen (36). Im Anhang siehst du die Modellzusammenfassung. Und die Stichprobe ist relativ klein. Allerdings handelt es sich dabei um Beobachtungendaten, denen in diesem Forschungsbereich so oder so nur geringe Zusammenhänge erwartet werden. D.h. bereits ein geringer Zusammenhang wäre ein Erfolg. Es handelt sich um Daten aus der Feldforschung.
Das korrigierte R2 zeigt kaum mehr eine Varianzaufklärung. Aber trotzdem haben 4 der Variablen signifikante betas. Kann ich diese gar nich brauchen für die Interpretation?

Bei 36 Variablen hast Du vermutlich keine spezifischen Hypothesen zu Beziehungen
zwischen einzelnen UV und der AV. Mir drängt sich nicht auf, dass man da mit
Gewinn etwas interpretieren könnte. Dein zufallskorrigiertes R² ist fast Null,
das Modell erklärt in der Stichprobe nicht viel über den Zufall hinaus und ist auch
nicht signifikant. Kein Grund, sich dann noch den Koeffizienten zuzuwenden.

36 Prädiktoren und dabei nur ca. n=6 Fälle pro Prädiktor spricht normalerweise für
ein undurchdachtes Konzept, ein unzureichendes Forschungsdesign und eine fehlerhafte
Datenanalyse. Selbst bei einem "signifikanten" F-Test wäre da doch kaum was sinnvoll
interpretierbar. Wer hat Dir das denn aufgedrückt, kannst Du (ohne dabei nach
"signifikanten" Prädiktoren zu schielen) nicht theoriegeleitet Prädiktoren
zusammenfassen und/oder viele davon weglassen?

Mit freundlichen Grüßen

P.

vielen Dank für deine Antwort

Ja ich bin nun theoriengeleitet vorgegangen.