STATA-FORUM.DE

[Maren_Stata]

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage zu einer nested regression, die ich gerechnet habe.

Ich untersuche den Einfluss verschiedener Faktoren auf die Nutzungsbereitschaft eines technischen Assistenzsystems (n=136). Um die Einflüsse der Hauptvariablen sowie der Kontrollvariablen gesondert zu betrachten, führe ich eine nested regression durch. Der Stata-Befehl lautet wie folgt:

nestreg: regress AV (UV1 UV2 UV3) (KV1 KV2 KV3 KV4)

Dabei füge ich in einem ersten Schritt die Hauptvariablen Wahrgenommener Nutzen, Einfachheit der Nutzung und Sozialer Druck hinzu. Die Variable Wahrgenommener Nutzen (beta coefficient=.431, p<.01) und Sozialer Druck (beta coefficient=.389, p<.01) haben einen signifikanten positiven Einfluss auf die Nutzungsbereitschaft.
F(3, 132)=60, p<.01, R²=.5769

In einem zweiten Schritt füge ich nun die Kontrollvariablen Alter, Geschlecht, Wahrgenommener Hilfebedarf, Wahgenommenes Sturzrisiko, Lebenssituation (alleine/mit anderen) und den Besitz eines technischen Assistenzsystems hinzu.
Das wahrgenommene Sturzrisiko hat einen signifikanten positiven Einfluss auf die Nutzungsbereitschaft (beta coefficient=.204, p<.01). Die anderen KV haben keinen signifikanten Effekt. Die zuvor beobachteten Haupteffekte bleiben bestehen (die beta coefficients verändern sich natürlich, sind aber weiterhin signifikant).
F(9, 126)=21.61, p<.01, R²=.6068

Wie man sieht steigt das R² durch die Hinzunahme der Kontrollvariablen um 2,9%. Dieser Anstieg ist jedoch nicht signikant, F(6,126)=1.6, p=.1535.
D.h. durch das Hinzufügen steigere ich die Varianz der Nutzungsbereitschaft, die durch das Modell erklärt wird um 2.9%. Dieser Anstieg ist jedoch nicht signifikant

An dieser Stelle verstehe ich nicht, warum der Anstieg des Bestimmtheitsmaßes nicht signifikant ist, obwohl eine der Kontrollvariablen signifikant ist, die im zweiten Schritt hinzugefügt wird (Wahrgenommenes Sturzrisiko). Was bedeutet das genau und wie sollte ich es in meine Interpretation mit einbinden?

Ich würde mich sehr über Hinweise und Denkanstöße freuen und hoffe, dass ich meine Frage deutlich erklären konnte.

Mit freundlichen Grüßen
M.

[Staxa]

Der Knackpunkt dürfte hier die Multikollinearität sein. Zwar ist deine zusätzliche Variable signifikant, sie kann aber ja Erklärungskraft aus einer anderen Variable schöpfen, wenn sie mit dieser korreliert ist. Hier könnte man zunächst einfach für alle Variablen im Modell paarweise Korrelation berechnen. Auch estat vif nach einer Regression kann helfen. Inhaltlich solltest du überlegen, wie Korrelationen theoretisch abzuleiten sind. Insgesamt solltest du dir auch überlegen, was du mit deiner Analyse zeigen willst. Soll es darum geht, die Bedeutung einzelner Variable festzustellen (dann kannst du R2 eher ignorieren), oder einfach schauen, wie viel Varianz zu insgesamt erklären kannst (dann ist die Signifikanz einzelner Variablen eher unwichtig).

[Maren_Stata]

Hallo Staxa,

vielen Dank, das trägt sehr zu meinem Verständnis bei!

Mit freundlichen Grüßen
Maren