6.5.4.2. Die Regressionsanalyse

Mit der Regressionsanalyse lassen sich Zusammenhänge erkennen, erklären, schätzen und prognostizieren. Hierbei wird die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehrerer unabhängiger Variablen untersucht. Die Regressionsanalyse kann im Rahmen der Pfadanalyse zur Untersuchung mehrstufiger Kausalstrukturen eingesetzt werden. Im Sinne eines sachlogischen „Vor-Urteils“ wird eine Einteilung der Variablen in abhängige und unabhängige Variable vorab getroffen (Backhaus, 1996).

Nach den statistischen Operationen der Faktorenanalyse, Reliabilitätsanalyse, den Korrelationsberechnungen, Partialkorrelationsberechnungen und den t-Tests soll nun, die Statistik schließend, der zentralen Frage dieser Arbeit nachgegangen werden. Die zentrale Frage der vorliegenden Arbeit postuliert einen negativen Zusammenhang zwischen der psychosozialen Befindlichkeit und der erhaltenen sozialen Unterstützung. Dieser negative Zusammenhang wurde durch mehrere statistische Operationen geprüft (vgl. Kapitel 6.5.4.).

Um festzustellen wer der eigentliche Prädiktor in bezug auf die psychosoziale Befindlichkeit der untersuchten Stichprobe ist, wurde die Regressionsanalyse in die statistischen Methoden aufgenommen. Der gesamte Belastungsindex (GSI), die gesamte erhaltene Unterstützung und die gesamte Zufriedenheit mit der Unterstützung stellen die zu untersuchenden Variablen dar. Hierbei wurden die Variablen wie folgt festgelegt:

Tab.6.18.: Variablen der Regressionsanalyse.

Die Analyse ergab, dass die geleistete soziale Unterstützunggesamt den Prädiktor in bezug auf das Belastungsprofil der HIV- und AIDS-Patienten darstellt (r2 =.273, F = 27,19, b = .257). Dies bedeutet, dass der Grad der geleisteten Unterstützung die psychosoziale Befindlichkeit maßgeblich determiniert. Die Zufriedenheit mit der Unterstützunggesamt (r2 =.243, F = 46.75) ist in bezug auf den GSI weniger beeinflussend.

Daraus lässt sich folgern, dass ein hoher Grad geleisteter instrumenteller, emotionaler und informeller Unterstützung die Gesamtbelastung (GSI) senken kann.