SPSS - Multiple Regression; Koeffizienten nicht signifikant?
Liebe alle,
im Rahmen meiner Bachelorarbeit frage ich:
Wie interpretiere ich die Regression, wenn
- Korrigiertes R^2 = .482
- ANOVA signifikant mit .014
- Aber: Alle außer einem Koeffizienten nicht signifikant sind (auf Multikollinearität bereits getestet, Toleranz und VIF-Wert sind in Ordnung)
Es handelt sich um eine seltene Erkrankung, die Stichprobe beinhaltet 50 Patient:innen. Kriterium ist ein Fragebogenscore, Prädiktoren sind Deskriptive und krankheitsspezifische Eigenschaften.
Ich danke euch!
1 Antwort
Das Modell kann die abhängige Variable vorhersagen (wobei bei n=50 ein Modell mit zahlreichen "deskriptiven und krankheitsspezifische Eigenschaften" etwas überladen sein dürfte). Bei keinem von den einzelnen Prädiktoren lässt ein statistisch signifikanter Zusammenhang zeigen, was bei vielen Prädiktoren und wenigen Fällen leicht passieren kann. Zu interpretieren gibt es da eigentlich nicht viel, zumal die genaue Fragestellung für die Analyse nicht angegeben ist. Es sind halt zwei verschiedene Ebenen.
Pardon, dass einer statistisch signifikant war, hatte ich überlesen. Getrennte Analysen ergeben keinen Sinn. Man muss sich halt fragen, präzise wozu man wissenschaftlich und/oder praktisch betrachtet so viele Prädiktoren in sein Modell einbauen will. Weniger ist manchmal mehr.
Vielen Dank! D.h., weniger Prädiktoren, und dafür zwei Regressionsanalysen würden Abhilfe schaffen? (übrigens, ein Koeffizient war signifikant, der Rest nicht)
Hypothese: Der Fragebogenscore wird durch einige Deskriptive und krankheitsspezifische (Spinale Muskelatrophie) Eigenschaften vorhergesagt. Ich habe Subhypothesen aufgestellt, zB "wird vorhergesagt durch Alter", "wird nicht vorhergesagt durch Geschlecht"
Deskriptive: Geschlecht (Dummy), Alter, höchster Bildungsabschluss (ordinal, wahrscheinlich wäre es besser die metrische Variable "Anzahl der Bildungsjahre" zu nehmen)
krankheitsspezifische Eigenschaften: Schweregrad der Erkrankung, Genkopienanzahl, Motorische Funktionen, Schmerzen und zwischenmenschliche Interaktionen