Statistische Analyse auswerten?

2 Antworten

Das sind Ergebnisse von linearen Regressionsanalysen. Zunächst wurde jede der drei abhängigen Variablen ("physical well-being" usw.) nur durch Alter und Geschlecht vorhergesagt (Model I), dann wurden weitere Vorhersagegrößen dazugenommen (-> Model II), dann noch weitere (-> Model III).

Ich würde mich jeweils auf das vollständige Model III beschränken. Da stehen dann in den Spalten die Regressionskoeffizienten (Einflussgewichte der einzelnen Prädiktoren, bei gleichzeitiger Berücksichtigung/Adjustierung der anderen Prädiktoren im Modell). Positiv heißt, höhere Prädiktorwerte sind mit höheren Werten der AV assoziiert. Negativ heißt, höhere Prädiktorwerte sind mit niedrigeren Werten der AV assoziiert. "Höher" schließt auch solche Dinge mit ein wie "Geschlecht ändert sich von 0=männlich zu 1=weiblich" (falls das hier der Fall ist).

Der Einfachheit halber könntest Du alle Koeffizienten ohne Sternchen als "statistisch nicht signifikant" ignorieren. Ein statistisch (!) "signifikanter" Koeffizient (die mit Sternchen) bedeutet, man verwirft die Annahme, dass der Koeffizient völlig auf dem Stichprobenzufall beruht. Man entscheidet sich also anzunehmen, dass tatsächlich eine überzufälliger Zusammenhang besteht.

Die meisten Koeffizienten sind recht klein und einen überzufälligen Zusammenhang kann man nur für Puberty (mit Anticipation) und für Neurotizismus (mit allen drei abhängigen Variablen) annehmen.

Woher ich das weiß:Berufserfahrung

PhiloNerd1 
Beitragsersteller
 03.01.2024, 21:01

Vielen lieben Dank! Ich hab es dank dir super verstanden.

Naja, das sind wohl Werte von verschiedenen Regressionsanalysen, die einen Zusammenhang zwischen 2 Merkmalen ausdrücken. Entweder positiv oder negativ. Oder leicht positiv. Und es kann ja auch einen negativen Zusammenhang geben.