Entscheiden oder beides berichten?

[carola_me]

Hallo zusammen,

ich stehe vor einem (für mich) kniffligem Problem. Ich habe meine Hypothese vor dem Hintergrund zweier Annahmen getestet: in meinen ersten Regressionsmodellen gehe ich von einem linearen Zusammenhang aus, in weiteren Modellen habe ich dann geschaut, ob sich die Ergebnisse verändern, wenn ich andere Zusammenhänge (quadratisch, kubisch) annehme. Nun ist es so, dass sich eine Hypothese z.B. bei der linearen Annahme "bestätigen" lässt, bei der kubischen Annahme muss sie aber verworfen werden. Warum ich das so gemacht habe? Mein Dozent meinte, es wäre gut möglich, dass ein nicht-linearer Zusammenhang besteht, ich könne das mal untersuchen. Habe ich gemacht - jedoch weiß ich nun nicht, wie damit umzugehen.

Nun die für mich alles entscheidende Frage: Muss ich mich in meiner Arbeit für eine Annahme bzgl. der funktionalen Form entscheiden? Oder ist es ok, die Hypothesen vor den jeweiligen angenommen Zusammenhängen zu beleuchten? Ich glaube, es wäre besser, wenn mich entscheide, jedoch wüsste ich nicht, wie ich das gut begründen könnte (und eigentlich habe ich keine Zeit mehr, meine Arbeit nochmal komplett auf den Kopf zu stellen). In bisherigen Untersuchungen deuteten die Ergebnisse teilweise auf einen linearen zshg. hin, manchmal aber auch auf einen kubischen. So habe ich meine Vorgehensweise auch begründet, nämlich dass bisher beide "Zusammenhangsarten" aufgrund der bisherigen Forschung "denkbar" sind und deshalb vor dem Hintergrund beider Annahmen getestet wurde.

Meine Frage aufgrund von Zeitnot lautet also wohl eher: kann ich das so lassen? Also dass ich mir meine Hypothesen sowohl vor dem linearen als auch kubischen Zusammenhang angeschaut habe und jeweils die Ergebnisse berichtet habe oder ist das ein totales no go in einer wissenschaftlichen Arbeit und ich müsste mit nicht-bestehen rechnen?

Ich würde mich sehr über eine Einschätzung freuen!

[dutchie]

hallo Carola

Muss ich mich in meiner Arbeit für eine Annahme bzgl. der funktionalen Form entscheiden?

...für nur eine ....
nein, wenn du einfach schreibst du testest auf zusammenhang einmal linear und einmal kubisch, ist alles ok.
Du hast ja auch die Quellen wie es scheint...
Man kann die Art des zusammenhangs ja diskutieren...

Es kann auch sein, das beides signifikant wird!? linear und kubisch!
das widerspricht sich nicht!, wenn das kubisch ist, kann das auch oft, und zwar gut, linear beschrieben werden, wenn z.B.
der "Abwärtschwung" nicht stark ist.

Machst du denn eine multiple regression mit linearer, quadratischen und kubischer Komponenten?
dann zerlegt man den zusammenhang in einen linearen, quadratischen und kubischen anteil...(z.B.)
oder korrelierst du einfach bivariat mit der dritten potenz der UV? das ist eher suboptimal!!!

(aber nicht linear muss nicht zwangläufig quadratisch oder kubisch sein. hasst du bei SPSS über
Kurvenanpassung gerechnet? da geht auch logistisch usw....)

gruß
dutchie

[carola_me]

Hallo dutchie,

vielen Dank für die schnelle Antwort!

Mein interessierender Schätzkoeffizient wurde unter linearer und kubischer Modellierung signifikant, jedoch änderte sich das Vorzeichen des Schätzkoeffizienten von positiv (linear) zu negativ (kubisch) und somit änderte sich auch die Antwort auf meine Hypothese.

Ich weiß nicht ob ich deine Frage richtig verstanden habe aber ich habe immer multiple lineare Regressionen durchgeführt, wobei ich in einigen Modellen den kubischen Term (bzw. quadratischen Term (war aber nicht signifikant)) implementiert habe. Dabei habe ich meine interessierende UV als dritte Potenz modelliert (also uv^3) und diese dann in die Modelle "eingespeist". Inwiefern ist das suboptimal?

Liebe Grüße
Carola

[dutchie]

hallo Carola
ich meine wie du vorgehst..

ist das so:
y = a+b*x vs. y = a+b*x^3

oder so:
y =a+b1*x+b2*x^2 vs. y =a+b1*x+b2*x^2+b3*x^3
hier testest du auf hinzunahme der kubischen komponente

das sich das vorzeichen ändert ist schon komisch! das geht glaub ich nur mit zusätzlicher quadratischer komponente
so z.B y = - 4x^3 + 2x^2 + x
das beschreibt auch die positive steigung zwischen den Maxima, die Steigungen ändern sich dann in abhängigkeit von x

gruß dutchie

[carola_me]

Hallo dutchie!

Sorry, jetzt hab ichs verstanden. Ich gehe wie in zweitem Beispiel vor.

Da wurde dann auch der quadratische Term signifikant (und der kubische). Bei Testung nur auf den quadratischen zshg. wurde der Koeff. nicht sign., demnach habe ich gesagt: nur quadratisch: nein; quadratisch und kubisch ja. Sorry, hätte mich deutlicher Ausdrücken können.

[dutchie]

hallo

ok! zweites beispiel ist richtiger
mmm... hab den rest nicht so ganz verstanden
aber auf jeden fall ins streudiagramm schauen, das ganze schauspiel müßte dort zu sehen sein.

gruß
dutchie