Guten Abend Ihr Lieben!
langsam komme ich an meine Grenzen mit meinem Selbststudium in Statistik. Ich studiere Wirtschaftspsychologie und bin gerade dabei meine erste empirische Arbeit auszuwerten. Ich habe einige Probleme mit der Zusammenhangshypothese (Je höher das Machtmotiv, desto höher die Führungsabsicht). Und zwar weiß ich nicht ganz genau was ich berichten soll. Wann berichte ich über die Korrelation und wann über die Regression? Das Ergebnis meiner Exceltabelle gibt mir folgende Werte:
r: .60 R:0,36 Standartfehler: 0,78 Beobachtungen: 138 Regressionsgerade: y=0,78x+0,62 t-Wert: 8,82 p-Wert:4,79E-15
Mein Ergebnis würde für mich lauten: Die Hauptergebnisse der Studie zeigten, dass die Höhe des Machtmotivs ein statistisch hoch signifikanter Prädikator für die Führungsabsicht ist (b= .78; SE.78; t(138)=8,82 p<.01; R= .36)
Oder wäre diese Antwort richtig: Es gibt einen hoch signifikanten starken linearen Zusammenhang zwischen dem Machtmotiv und der Führungsabsicht (r: .60***)
Ich habe insgesamt 3 von solchen Hypothesen, die ich dann in einer Tabelle darstellen würde. Mein Problem ist einfach, dass ich nicht weiß welche Werte ich berichten soll und wie ich die Korrelation von der Regression unterschiede und darüber berichte. Oder muss ich mich für eine der zwei Varianten entscheiden?
Bin für jede Hilfe sehr dankbar!
Grüße
Paulina
Ergebisse- Regressionsanalyse und Korrelation
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pauli28
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dutchie
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- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Ergebisse- Regressionsanalyse und Korrelation
hallo paulina
die t werte und signifikanzen sind identisch für die korrelation und die regression
berichte doch beides das gehört auch zusammen:
bei einem sig. r = 0.6 bei (t(df)= ,p<0.001) und eine schätzgleichung von y=0,78x+0,62...
konnte festgestllt werden das y und x signifikant, hoch (Cohen ) und postiv zusammenhängen,
wobei 36% der Varianz von y durch x aufgeklärt wird.
regression beschreibt den zusammenhang durch eine gleichung und korrelation beschreibt wie groß der
zusammenhang ist, das ist nicht voneinander zu tennen.
gruß
dutchie
mach da R quadrat daraus = 0.36 wenn r = 0.6 = Rpauli28 hat geschrieben:(b= .78; SE.78; t(138)=8,82 p<.01; R= .36)
die t werte und signifikanzen sind identisch für die korrelation und die regression
berichte doch beides das gehört auch zusammen:
bei einem sig. r = 0.6 bei (t(df)= ,p<0.001) und eine schätzgleichung von y=0,78x+0,62...
konnte festgestllt werden das y und x signifikant, hoch (Cohen ) und postiv zusammenhängen,
wobei 36% der Varianz von y durch x aufgeklärt wird.
regression beschreibt den zusammenhang durch eine gleichung und korrelation beschreibt wie groß der
zusammenhang ist, das ist nicht voneinander zu tennen.
gruß
dutchie
