SPSS-FORUM.DE

[Fanborg]

Hallo!

Ich hoffe sehr, dass mir hier jemand helfen kann.

Und zwar teste ich folgende Hypothese mit einer Regressionsanalyse:
Je höher die individuellen postmaterialistischen Wertorientierungen des Befragten, desto niedriger ist seine persönliche Demokratiezufriedenheit.

Im Modell werden dafür als unabhängige Variablen eingesetzt: OstWest-Erhebungsort(binär) sowie drei von insgesamt vier Dummys für die postmaterialistischen Wertetypen. Als abhängige Variable wird die Skala Demokratiezufriedenheit verwendet. Das ist mein Effekt den ich testen will.

Desweiteren soll getestet werden, ob sich durch die Hinzunahme von Kontrollvariablen etwas verändert. Dafür soll eben genanntes Regressionsmodell "schrittweise" erweitert werden. In dieser Reihenfolge soll es gemacht werden:

Modell 1:
Postmaterialismus und OstWest auf Demokratiezufriedenheit
Modell 2: Erweiterung um soziodemografische Faktoren
Modell 3: Erweiterung um weitere Einflussfaktoren



Soweit gibt es auch kein Problem, das ist auch alles abgesprochen mit dem Dozent. In SPSS habe ich dafür eine lineare Regression und die Option des hinzufügens von "Blocks" verwendet; also für Block 1 meinen Effekt, für Block zwei dann nur die soziodemografische Variablen und für Block drei dann nur die weiteren Faktoren. Es scheint auch zu funktionieren, in der Ergebnistabelle wird in jedem Block der Effekt um jeweils die im Modell hinzugefügten Faktoren erweitert, und die Koeffizietne und Signifikanzen verändern sich von Modell zu Modell.


Das Problem ist folgendes: Ich habe just for fun einmal nur Modell 1 berechnet, also einfach nur Postmaterialismus und Ost West als UV und Demokratiezufriedenheit als AV. Die Ergebnistabelle wies hier andere Werte auf als die im Modell 1 ibnerhalb der hierarchischen Regression. Das dürfte doch eigentlich nicht sein. Denn die beiden sind ja identsch, erst im Modell zwei kommen ja weitere Variablen hinzu!!??


Woran kann das liegen, ich komme wirklich nicht dahinter, hab mehrfach alles wiederholt und auf etwaige Fehler überprüft


LG
Fanny

[ponderstibbons]

Sind die Stichproben identisch? Im hierarchischen Modell werden alle Probanden ausgeschlossen,
bei denen auch nur eine der zusätzlichen Variablen ein missing value hat.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Fanborg]

ja

[ponderstibbons]

Dann müsstest Du zunächst mal die beiden Ergebnistabellen irgendwo einstellen und verlinken, nehme ich an.

[strukturmarionette]

Hi,

Und zwar teste ich folgende Hypothese mit einer Regressionsanalyse:

Im Modell werden dafür als unabhängige Variablen eingesetzt: OstWest-Erhebungsort(binär) sowie drei von insgesamt vier Dummys für die postmaterialistischen Wertetypen. Als abhängige Variable wird die Skala Demokratiezufriedenheit verwendet. Das ist mein Effekt den ich testen will.

- Wie groß sind n1 und n2 für UV1?
- wie laut die UV2 im Original und wie ist diese skaliert?
- wie bist du bei der Dummycodierung vorgegangen
( was soll das: drei von vier dummys? )

Gruß
S.

[Fanborg]

Bei der Regressionsanalyse nimmt man nicht alle DUmmyvariablen mit ins Modell auf, sondern immer eine weniger als es Kategorien in der Originalvariable gibt. Ansonsten wird sie automatisch ausgeschlossen. Diese Dummyvariable verwendet man dann bei der Interpretation als Referenzkategorie


Die Stichproben sind groß genug. Ist aus dem ALLBUS.

[strukturmarionette]

sondern immer eine weniger als es Kategorien in der Originalvariable gibt

- das babe ich keinesfalls angezweifelt