Hallo.
Ich weiß, dass zuvor eine ähnliche Frage gestellt wurde, aber bitte helfen Sie mir, diese auf mein Modell anzuwenden:
1 teste zwei Regressionen - A gegen B und A gegen C (ähnliche Beobachtungen n = 1242)
2 Modell A gegen B hat ein höheres Rsquare und scheint eine bessere Korrelation zu haben - aber ein Mangel an Anpassung <0,05
3. Modell A im Vergleich zu C hat ein niedrigeres R-Quadrat und scheint eine etwas geringere Korrelation zu haben - es fehlt jedoch die Passung> 0,05
4 Die Residuendarstellung sieht ziemlich ähnlich aus.
Das vollständige Ergebnis finden Sie in meinem beigefügten PDF.
Meine Frage: Muss ich Modell A gegen B außer Acht lassen und daraus schließen, dass A gegen C besser und besser für meine Analyse geeignet ist?
Basierend auf einem kurzen Blick auf die Modelle habe ich das Gefühl, dass Sie sich zu sehr um die detaillierten Statistiken sorgen. Die beiden Modelle sehen fast identisch mit mir aus (schauen Sie sich die bivariaten Diagramme und nicht nur die Statistiken an) - eindeutig besteht eine sehr hohe Korrelation zwischen B und C. Besteht Ihr wissenschaftliches Verständnis für ein Modell einem anderen Modell?
Was mich besonders hervorhebt, sind die hohen Hebelpunkte bei einem Wert von etwa 70 (sowohl für B als auch für C - seltsam, dass beide auf derselben Skala liegen - sind sie unterschiedliche Maße derselben Sache?). Auf jeden Fall wäre ich besorgt über das Ausmaß der Hebelwirkung dieser Punkte und ihren allgemeinen Einfluss auf die Regression.
