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Hallo zusammen,
für meine Masterarbeit habe ich eine Modell konzipiert, welches die Technologieakzeptanz untersuchen soll.
Hier ein Ausschnitt meines Modells:



Meine H1 lautet: " Je höher die Anxiety, desto niedriger die Perceived Usefulness"

Mein Problem ist, dass ich nur 25 Probanden untersuchen sollte und das die Konstrukte, bis auf eines, alles nicht normalverteilt waren. (Kolmogorov-Smirnov-Test war überall signifikant, außer halt bei dem einem Konstrukt)

Da die Daten nicht normalverteilt sind, kann ich ja jetzt keine lineare Regression mehr rechnen oder?
Ich könnte ja dann nur noch eine Spearman-Rangkorrelation rechnen. Aber ist das überhaupt die angemessene Vorgehensweise für meine Korrelation?
Da ich darüber ja keine Ursache-Wirkung zurückführen kann.

Ich bin mir jetzt unsicher, was ich machen soll :/ Hat einer einen Tipp für mich?
Danke für die Hilfe!

Nicht die Variablen, sondern die Residuen sollten
aus normalverteilten Grundgesamtheiten stammen.

Wenn Du einfache lineare Regressionen rechnen
wolltest, kannst Du das aber problemlos durch
Spearman-Korrelationen ersetzen.

Dass eine einfache lineare Regressionsanalyse Ursache-
Wirkungsbeziehungen belegen kann, wo es eine Korrelation
nicht kann, wäre mir dabei neu.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons