SPSS-FORUM.DE

[Bugsbunny23]

Hallo,

ich habe eine ANOVA mit drei festen Faktoren durchgeführt. Dort hatte ein Faktor einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable. Wenn ich für diese ANOVA jedoch zwei weitere Faktoren hinzufüge, wird der vorherige signifikante Faktor plötzlich nicht mehr signifikant. Was könnte der Grund dafür sein?


Viele Grüße,
Sebastian

[ponderstibbons]

Das ist ein statistisches Problem, keines speziell der Software SPSS
https://psychologie.uni-graz.at/de/biol ... -list/faq/ FAQ 7

[Bugsbunny23]

Vielen Dank für den hilfreichen Link!
Bei mir ist nun jedoch der Fall, dass ein Faktor erst signifikant wird, sobald noch ein weiterer Faktor hinzugefügt wird. Könntest du mir den Effekt auch erläutern? In dem Link steht ja nur beschrieben, dass die Varianzanteile dann unter den korrellierten UV aufgesplittet werden, sobald weitere Faktoren ergänzt werden. Das steht ja nun etwas im Widerspruch zu meiner Beobachtung.

Viele Grüße

[ponderstibbons]

Wenn ich für diese ANOVA jedoch zwei weitere Faktoren hinzufüge, wird der vorherige signifikante Faktor plötzlich nicht mehr signifikant.

Bei mir ist nun jedoch der Fall, dass ein Faktor erst signifikant wird, sobald noch ein weiterer Faktor hinzugefügt wird.

Ja, was denn jetzt? Und inwiefern ist das auf die Software SPSS bezogen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Bugsbunny23]

Nunja es gibt beide Optionen je nach Variablenauswahl. Die eine Richtung verstehe ich jetzt (Mehr Faktoren --> Faktor wird nicht signifikant), die andere Richtung aber nicht (Mehr Faktoren --> Faktor wird signifikant).
Es hat nichts mit SPSS per se zu tun, außer das ich es in SPSS umsetze. Es tut mir leid, dass ich das falsche Forum für die Frage gewählt habe, aber jetzt ist der Thread ja schon offen und wollte nochmal kurz nachhaken

Viele Grüße

[ponderstibbons]

Statistik kann man auch als die Entdeckung von Signalen im Fehlerrauschen beschreiben. Wenn ich einen Prädiktor (Faktor) in der Analyse habe, wird bestimmt, inwieweit er das Fehlerrauschen (die Fehlervarianz) reduziert. Das Verhältnis von Reduktion zu Fehlerrauschen ist eine wesentliche Grundlage des Signifikanztests. Wenn ich nun eine bestimmte Rauschreduktion aufgrund eines Prädiktors (Faktors) habe und es gelingt, durch Hinzunahme eines weiteren Faktors das Restrauschen (die verbleibende Fehlervarianz) weiter zu reduzieren, dann wird das Verhältnis Erklärung / Rauschen für den ersten Faktor günstiger und man wird einfacher zu dem Schluss kommen, dass tatsächlich ein Signal vorliegt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons