SPSS-FORUM.DE

[simon_1520]

Hallo,

im Rahmen einer Untersuchung mit einer Stichprobe von 181 Versuchspersonen möchte ich einfache lineare Regressionen mit verschiedenen Konstrukten per SPSS rechnen.
Die Voraussetzungsprüfung der Linearität ist gegeben, jedoch bereitet mir die Interpretation des Diagramms zur Normalverteilung der Residuen meiner Konstrukte Schwierigkeiten.
Die Punkte liegen natürlich nicht ideal auf der Geraden; sie schlängeln sich aber auch nicht um diese herum, sondern es sind große Lücken/Stufen zwischen den Punkten erkennbar, und zwar für alle 4 Prädiktoren.
Die Daten wurden mit validierten Messinstrumenten erhoben (E-Mail-Incivility Scale (McCarthy), Lebenszufriedenheit-Skala (Beierlein), Perceived-Stress-Scale (PSS4) und AUDIT-Fragebogen zu Alkoholkonsum). Items wurden ggf. invertiert, Skalen gebildet, fehlende Werte ausgeschlossen etc. Das Intervallskalenniveau der Daten scheint ebenfalls von SPSS akzeptiert zu werden und es gibt aus meiner Sicht keine offensichtlichen Probleme in den Rohdaten.
Ich würde nun gerne wissen wie dieses seltsame Muster (Screenshots im Anhang) zustande kommt und wie ich auf dieser Grundlage basierend fortfahren sollte.
Danke schon im Voraus für die Hilfe! Freundliche Grüße, Simon

SPSS-Ausgabe pdf (29.0.0).pdf

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[strukturmarionette]

Hi,

- wie erzeugtest du die Abbildungen?
- wie begründest du bei N =182 diese graphischen Prüfungen

Wenn du jeweils nur zwei intervallskalierte Messwerte auf eine Zusammenhang prüfen willst, wäre jeweils Pearson ausreichend

Gruß
S.

[simon_1520]

Hi und danke für die schnelle Hilfe:)

- wie erzeugtest du die Abbildungen?

--> Analysieren - Regression - Linear - E-Mail-Incivility als uV und die anderen 4 Konstrukte nacheinander als aV - über Diagramme mit Zpred(x-achse) und Zresid(y-achse) das normalverteilungsdiagramm bzw P-P-Plot ausgeben lassen

- wie begründest du bei N =182 diese graphischen Prüfungen
Wenn du jeweils nur zwei intervallskalierte Messwerte auf eine Zusammenhang prüfen willst, wäre jeweils Pearson ausreichend

--> mit einem weiteren Konstrukt (Verletzlichkeit) bzw dem interaktionseffekt dessen mit E-Mail-Incivility soll eine Moderationsanalyse durchgeführt werden.
hierzu muss ich jedoch zuerst die normalverteilung der residuen zwischen uVs und aV sicherstellen, unabhängig von besagtem Moderator.
Zumindest laut meinem Betreuer sei eine analytische Überprüfung per KS-Test nicht sinnvoll, da dieser "bei kleinen Stichproben nie was findet und bei großen Stichproben immer anschlägt"
Wenn ich beispielsweise für E-Mail-Incivility (uV) und PSS (aV) das standardisierte Residuum als neue Variable abspeichere und anschließend über explorative Datenanalyse KS-Test und SW-Test ausgeben lasse, werden beide signifikant. Im Beiliegenden Q-Q-Plot liegen die Punkte nun aber sehr nah auf der Geraden und die "Lücken" werden schmaler, die treppen-ähnlichen Abstufungen der Punkte (die der primäre Grund für meine Irritation sind) bleiben jedoch vorhanden

[ponderstibbons]

Ich würde nun gerne wissen wie dieses seltsame Muster (Screenshots im Anhang) zustande kommt

Wenn Du diskrete Werte hast und keine kontinuierliche, dann kann die Darstellung eben nur von diskretem Wert zu diskretem Wert "springen"

und wie ich auf dieser Grundlage basierend fortfahren sollte.

So wie vorher auch, nämlich die Frage nach der Normalverteilung ignorieren. Be ausreichend großer Stichprobe (ab n > 30, man liest gelegentlich
auch n > 50) ist der Test robust gegen "nicht-normalverteilte" Residuen in der Grundgesamtheit.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons