SPSS-FORUM.DE

[SPSS Neuling]

Hallo zusammen,
ich habe ein Problem bei der Auswertung meiner Binomialen Logistischen Regression.
Bei der Interpretation meiner Variablen sind alle nicht signifikant.
Alle Voraussetzungen waren aber erfüllt und in den Schritten zuvor hat alles Sinn gemacht.
Weis jemand was das Problem sein könnte, bzw. was die Interpretation dazu wäre ?

[strukturmarionette]

Hi,

- N?
- binomial? Bist du dir sicher?

Gruß
S.

[SPSS Neuling]

N=77

Ja sicher binomial, da die abhängige Variable nominalskaliert ist.
Oder gäbe es eine andere Möglichkeit den Einfluss der unabhängigen (intervallskalierten) Variablen zu berechnen ?

Danke für die Hilfe !

[ponderstibbons]

10 Prädiktoren bei n=77 ist eigentlich viel. Im Optimalfall sollen 10 Prädiktoren k=38 Ereignisse
(in der kleineren Gruppe) vorhersagen. Im nicht-Optimalfall sollen 10 Prädiktoren weniger als 38
Ereignisse vorhersagen. Das ist offensichtlich ein Missverhältnis.

Bei der Interpretation meiner Variablen sind alle nicht signifikant.

Alle Voraussetzungen waren aber erfüllt und in den Schritten zuvor hat alles Sinn gemacht.

Was ist damit gemeint, vorher Sinn gemacht? Und warum dürfen die Beziehungen
nicht nicht-signfikant sein?

Miit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[SPSS Neuling]

Mein Problem ist eher das Verständnis diese Ergebnisses.
Es geht um den Einfluss von 10 Dimensionen des Faktors (Innovationsfreudigkeit) auf die Zugehörigkeit zu einer Gruppe (Besitz von Innovation XY bzw. kein Besitz ).
Lediglich meine Konstante wird signifikant mit einem Wert <0.05. Das heißt alle 10 Dimensionen zusammen haben einen positiven Einfluss auf die Zugehörigkeit zu Gruppe 1, aber es gibt keinen signifikanten Zusammenhang einer einzelnen Dimension mit dem Besitz ?
Oder wie würde man das nun interpretieren?
Das Ganze erscheint mir daher komisch. Wie kann keine einzige Dimension signifikant sein, aber alle zusammen dann schon ?
Oder gäbe eine alternative Methode um die einzelnen Zusammenhänge mit dem Besitz zu untersuchen?
EDIT: Ich habe gerade mal für eine Dimension einen ungeplanten T-Test gemacht und die Mittelwerte unterscheiden sich je nach Gruppe deutlich. Effektstärke nach Cohen ist groß (d=1.63)
Grüße

[ponderstibbons]

alle 10 Dimensionen zusammen haben einen positiven Einfluss auf die Zugehörigkeit zu Gruppe 1,

Woran liest du das ab?

Und warum machst Du eine mutliple Regression mit 10 Prädiktoren und einer sehr kleinen Stichprobe (maßgeblich
ist wie gesagt die kleinere Gruppe der Ergebnisavriablen), welche Fragestellung steht dahinter?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

- ist deine Kriteriumsvariable kategorial dichotom?
- wie verteilen sich n1 und n2?
- meinst du vielleicht binär logistische Regression?

Gruß
S.

[SPSS Neuling]

Es geht eben darum zu sehen welcher der 10 Prädikatoren einen Einfluss auf den Besitz hat und wie groß der Einfluss im Vergleich zu den anderen Prädikatoren ist.
Theoretisch könnte ich jetzt mit einzelnen ungeplanten t-Test die Mittelwerte vergleichen aber ich dachte mit der Regression wäre dies eleganter zu lösen.

Ja genau, die binär logistische Regression.
N1= 48, N2 = 29
meine abhängige Variable ist dichotom, da es ja nur die zwei Kategorien, Besitz und Kein Besitz, gibt.

Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

- dann ist nicht nachzuvollziehen, warum du bei der statistischen Interpretation Schwierigkeiten hast.
- ist klar und passt alles super zusammen
- PonderS ´s Hinweis auf die zu kleine Stichprobe stünde u.a. im Mittelpunkt
- Beliebt ist manchmal, auszurechen, ab welchen Stichprobenumfängen irgendwas signifikant wird
(Ich glaube diese Business Maschines Firma hat in seiner neuesten SPSS Version auch einige diesbzügliche Dialogfenster geschaffen)

Gruß
S.

[ponderstibbons]

Es geht eben darum zu sehen welcher der 10 Prädikatoren einen Einfluss auf den Besitz hat und wie groß der Einfluss im Vergleich zu den anderen Prädikatoren ist.

Warum willst Du das?

Und beide Absichten sind durch eine mutliple lineare Regression ja gar nicht zu realisieren.

N2 = 29

Das sind weniger als 3 Fälle pro Prädiktor, das ergibt eigentlich keinen Sinn.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons