Logistische Regression mit wiederholten Beobachtungen

[sinnie]

Liebes Forum,
im Rahmen meiner Bachelor Arbeit habe ich eine Umfrage durchgeführt. Die Teilnehmer mussten sich in 6 Stufen jeweils für eines von zwei Produkten entscheiden, d.h. es gibt 6 Beobachtungen pro Teilnehmer.
Nun stecke ich mitten in der Auswertung. Untersucht wird, welche Variablen (Alter, Einkommen, etc.) die Entscheidung beeinflussen, das teurere von beiden Produkten zu kaufen.
Nun habe ich zuerst gedacht, dass ich eine logistische Regression durchführe, da die abhängige Variable ja dichotom ist (kaufe teures Produkt oder billiges).
Mein Problem besteht gerade darin, dass ich ja 6 Beobachtungen pro Teilnehmer habe. Bisher habe ich es nur geschafft, die logistische Regression für jedes Produktpaar einzeln durchzuführen, brauche aber eigentlich alle Beobachtungen in einer Regression.
Stattdessen habe ich außerdem eine Skala eingeführt, wie oft die Teilnehmenden das teure Produkt gewählt haben und mit dieser Skala als abhängige Variable eine lineare Regression durchgeführt.
Mein Prof meinte aber, ich soll einfach eine logistische Regression mit wiederholten Beobachtungen rechnen. Ich bin aber leider am Ende meines Statistik-Wissens angekommen und habe keine Ahnung ob das geht, wenn ja wie.
Würde mich sehr freuen, wenn ihr Ideen habt, wie ich das Problem lösen kann.
Liebe Grüße und Danke im Voraus

[dutchie]

hallo sinnie

also die Produkte waren immen dieselben sagen wir Produkt A und B oder?

AV ist dann kaufen: ja nein

UV wieviele ? 6 UVs oder 1 UV und 6 Stufen?

jede Vp trifft 6 Kaufentscheidungen.
Eigentlich könnte man für jede VP ein Modell bauen?

Das sieht aus wie ein gemischtes Modell (Mixed Model, oder hierarchisches Modell mit random und fixed Effekten), nur auf logistisch und nicht auf linear.

ich soll einfach eine logistische Regression mit wiederholten Beobachtungen

so einfach ist das nicht, ich glaube der Prof macht es sich einfach.

Also bei SPSS gibt es [Verallgemeinerte Schätzgleichungen unter verallge. lineare Modelle] damit scheint es zu gehen. Bin mir aber nicht sicher.
Ich kenn den Versuchsplan kaum, spekuliere letztlich nur.
Das muss man sich aber erstmal trauen zu klicken, von Verständnis ganz zu schweigen.
Deine bisherigen Versuche das zu modellieren sind wohl nicht adäquat.

Informiere dich über lineare gemischte Modell (SPSS) und verallgemeinere das auf logistisch. leicht gesagt
Mach dazu die Fallstudien in SPSS (unter hilfe zu finden) :
Advanced Models ---> linear mixed models und --> generalized mixed Models
könnte sein, das du auch literatur findest in der dein Versuchsplan schon mal auftaucht,
weil das was du beschreibst klingt eigentlich nicht selten (WIWI - BWL?)

gruß
dutchie

[sinnie]

Hey dutchie,

Danke für deine nette Antwort. Ich bin heute auch schon bei den mixed Model gelandet und werde mich morgen mal daran ausprobieren.

Nochmal zur Erklärung, da ich mich etwas kurz gefasst hatte:
Es gibt sechs unterschiedliche Produktkategorien. In jeder Produktkategorie werden zwei Produkte vorgestellt. Eines davon billig, das andere teuer. Im Endeffekt geht es mir darum herauszufinden, was die Wahrscheinlichkeit beeinflusst, dass das teure Produkt gekauft wird.

Lieben Dank dir schonmal, ich arbeite mich jetzt mal in die mixed Models und die random und fixed effects ein und hoffe, dass ich es irgendwie umsetzen kann

LG