COMPUTE SUM oder MEAN? Unterschiede bei linear regression

[sannu]

Hallo!

Ich habe eine wahrscheinlich sehr dumme Frage, aber ich weiß einfach keine Antwort.
Erstmal: Entschuldigung, ich habe nicht auf Deutsch studiert und benutze SPSS nur auf Englisch und kenne somit nur englische Begriffe.

Ich führe eine Untersuchung durch in der ich predictor für ein bestimmtes Verhalten bestimmen / berechnen möchte mit einer 5-point likert scale

Z.b. ist attitude towards behavior ein möglicher predictor für die behavior.

Zu beginn habe ich alle Items, die sich mit der attitude befassen zu einer Variabel zusammengefüg. Gleiches bei behavior und anderen Variabeln.
Dies habe ich mit der Funktion COMPUTE SUM (item1, item2 etc) getan.

Als ich mir nun aber die Descriptives, die zwar nur ein Nebenteil meiner Auswertung sind, angeschaut habe, habe ich gemerkt, dass mein MEAN immer irgendwo bei 20+ liegt und das nicht das ist was ich zeigen will, sondern dass der Mittelwert bei zb 3 liegt und somit aussagt, dass die Meisten eine neutrale Attitude haben.

Also habe ich die Variabel neugemacht und nun COMPUTE MEAN (...) benutzt und komme somit auf die gewünschten Descriptives.

Wenn ich nun aber meine Ergebnisse bei linear regression anschaue komme ich auf deutlich unterschiedliche Werte wenn ich die Variabeln, die ich mit SUM zusammengefügt habe berechne als wenn ich die Variabeln, die ich als MEAN zusammengefügt habe.

Welche Variabel ist nun korrekt für die lineare regression? Wenn Behavior die abhängige Variabel ist und attitude die unabhängige Variabel.

Vielen Dank