Missing Values bei sequenzieller Regression

[boriseckstein]

Hallo zusammen

Mit folgender Syntax hatte ich in SPSS eine lineare, multivariate, sequenzielle Regression berechnet:

REGRESSION
/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N
/MISSING PAIRWISE
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA CHANGE
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT pc_uh_mean
/METHOD=ENTER geschlecht
/METHOD=ENTER soz_pc_eltern
/METHOD=ENTER soz_pc_lp
/METHOD=ENTER pc_besitz
/METHOD=ENTER schulniveau
/METHOD=ENTER cuse_plus
/METHOD=ENTER valenz_mean
/METHOD=ENTER wissen
/METHOD=ENTER mob_u_mean.

Im Output hat sich bei der Variable 'geschlecht' ein Interpretaionsproblem ergeben:

Dieses fiel in der bivariaten Korrelation aus der Tabelle 'Correlations' signifikant aus (r = -.13; n = 182; p = .037);

Aber das R-Quadrat aus der Tabelle 'Change Statistics' ist nicht signifikant (R-Quadrat = .0177; F = 2.579; df = 1, 143; p = .110)

Eigentlich müsste sich das R-Quadrat an der ersten Stelle der sequenziellen Regression aus der quadrierten Korrelation ergeben. Dies ist zwar der Fall, aber halt eben nur im einen Fall signifikant.

Kann es sein, dass SPSS trotz des Syntax-Befehls "MISSING PAIRWISE" für die sequenzielle Regression die Missings standardmässig listweise ausschliesst? Dies wäre eine mögliche Erklärung der unterschiedlichen Signifikanzwerte.

SPSS Schweiz konnte mir dies übrigens nicht beantworten.

lg
boris