我们有一个内部维度（8 个项目）和外部维度（6 个项目）的构造-likert 量表，还有一个 5 点项目 y 评估“主观”感知（你认为你有多熟练？）。

$N$为 250

y-小区频率：

extrem gering   sehr gering        gering        mittel          hoch     sehr hoch  extrem hoch 
3               2                  2             36              78       103            26 

现在我们有了假设/想法，即对结构的主观感知与外部维度“更多”相关，而不是内部维度。为了证明这一点，我们使用R-package 使用了三个比例优势回归（a: y ~ int + ext、b: y ~ int、c :） 。y ~ extrms

结果：

• 每个 LR-ChiSq p 值都很重要
• 每个拦截和每个预测变量都非常重要
• Nakerkes 的伪不同 $R^2$
  • .23 a)
  • .11 对于 b)
  • .22 对于 c)

因此，我们使用不同的值来表示“使用 ext “解释”比 int 更多，并且包含 int 一旦包含 ext 只会产生最小的影响”。$R^2$

您如何看待这种方法？这甚至正确吗？