Regerssionsanalyse Auswertung [Hilfe dringend gesucht]

[Kaja]

Ich benötige gaaanz dringend Hilfe bei der Auswertung meiner Regressionsanalyse....sie sieht folgendermaßen aus:

R-Quadrat : ,042
F : 35,293 bei Sig. von ,000

In der Spalte "Nicht standardisierte Koeffizienten" steht..

(Konstante) B: 2,854
Variable X B: ,159

In der Spalte "Standardiesierte Koeffizienten" steht...

Beta : ,205


(Konstante) T: 32,1 bei Sig. von ,000
Variable X T: 5,949 bei Sig. von ,000

Ich hoffe jemand von euch wird daraus schlau und kann mir sagen, wie ich die einzelnen Werte interpretieren kann.

Was ich schon raus gefunden habe ist, wenn R-Quadrat so niedrig ist, dann lässt sich Y nicht durch die Werte von X erklären.

Bitte helft mir, ich bin in Zeitnot!

[Silversurfer]

Hallo,

die Vorhersagekraft deines Regressionmodells ist sehr klein. Als konservatives Maß nimmt man gewöhnlich das korrigierte R^2. Die Varianz der abhängigen Variable in deinem Modell kann zu nur 4,2% durch deine Vorhersagevariablen erklärt werden. 95,8% der Varianz kann dein Modell nicht erklären. Kurzum: Wenn man die abhängige Variable gut vorhersagen möchte, muss es offensichtlich noch andere Faktoren geben, die im Modell nicht berücksichtigt wurden.

Neben der Konstante der Regressionsgeraden, hast du einen weiteren signifikanten Prädiktor (Variable X) gefunden, der aber offensichtlich auch nur einen recht kleinen Beitrag zur Varianzaufklärung liefert, obwohl der p-Wert eine hohe Signifikanz zeigt. Das sieht man unter anderem bei größeren Stichproben. Schau dir mal die Partialkorrelation des Prädiktors mit der abhängigen Variable an (nach Cohen: ab r = 0.3 mittlerer Zusammenhang; ab r = 0.5 hoher Zusammenhang). Die Interpretation von Beta-Gewichten kannst du hier im Forum nachlesen.

Das sind die Infos, die ich aus deinen Daten lesen kann. Welches Regressionsmodell und welche Methode du für den Einschluss der Variablen verwendet hast, wie viele Prädiktoren es waren und wie groß deine Stichprobe ist, kann man aus den Angaben nicht erkennen.

Viele Grüße