Regression ohne NV?

Fragen und Diskussionen rund um die Arbeit mit SPSS. Für allgemeine Statistik-Themen, die nicht mit SPSS zusammenhängen, bitte das Statistik-Forum nutzen.
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Gnox
Beiträge: 2
Registriert: 01.05.2020, 20:59

Regression ohne NV?

Beitrag von Gnox »

Hallo,
im Rahmen meiner Bachelorarbeit führe ich gerade meine Analysen an meinem Datensatz in SPSS durch, dabei habe ich eine grundsätzliche und eine etwas komplexere Frage, bei dir mir hoffentlich jemand helfen kann :)
1. Wenn ich Mittelwerte von Items einer 5 point likert Skala zu einer neuen Variable berechne, ist diese im Gegensatz zu diesen Items intervallskaliert, richtig?
2. Wenn ich bezüglich zweier derartiger Items eine Regressionsanalyse durchführen will, eine davon jedoch laut KS nicht normalverteilt ist, kann ich dennoch eine Regressionsanalyse durchführen? Ich habe diesbezüglich einen Thread hier im Forum gefunden, in der von relativer Robustheit der Regressionsanalyse ggü. nicht NV ist, doch würde ich das gerne mit einer wissenschaftlichen Quelle belegen, da das Vorgehen so ja nicht üblich ist - kennt jemand eine derartige Quelle? Zudem könnte ich wohl mein QQ Plot als Argumentation heranziehen, da dieser recht gut aussieht bis auf wenige Ausreißer and den Rändern, was meint ihr? Hab ein Bild vom Plot hier hochgeladen: https://up.picr.de/38432247yi.png
Vielen Dank schonmal für eure Antworten,
LG Gnox
dutchie
Beiträge: 2640
Registriert: 01.02.2018, 10:45

Re: Regression ohne NV?

Beitrag von dutchie »

Hallo

zu1: nein

die Items selber sind bereits intervallskaliert,
sonst könnte man sie nicht addieren!
es gibt im Bereich der Psychologie niemanden der dem widersprechen würde.
Ein item ist der versuch eine wahren wert zu messen unter der annahme, dass diese messung
mit fehler erfolgt, diesem fehler wir unterstellt dass er additiv wirkt und NV ist
Messwert = wahrer Wert + Fehler (Klassische Testheorie)
die addition setzt intervallskale vorraus!
durch addition der item werden die Fehlertanteile reduziert.
Wenn ich körpergröße mit einem 5er Item messe ist die messung intervallskaliert.
Entscheidend ist in erster linie das, was ich messe!

zu 2:
AV ist NV, wenn der fehlerterm der regression NV ist.
die verteilung der UV ist egal.

gut find ich:
von Auer "Ökonometrie"

gruß
dutchie
Gnox
Beiträge: 2
Registriert: 01.05.2020, 20:59

Re: Regression ohne NV?

Beitrag von Gnox »

Danke für die schnelle Antwort!

Punkt 1 klingt einleuchtend. Das bzgl. Punkt 2 würde ich gern im Werk nachlesen,
unsere Uni-Bib ist jedoch leider noch geschlossen und Onkel Springer gibt das wohl
nur gegen Bares her... Aber wenn das generell gilt, kann ich das ja als Argument
verwenden ohne es unbedingt mit einer Quelle belgen zu müssen, oder? :D Ist ja
dann ein "ganz normaler" statistisch analytischer Vorganng könnte man sagen.

Grüße,
Gnox
dutchie
Beiträge: 2640
Registriert: 01.02.2018, 10:45

Re: Regression ohne NV?

Beitrag von dutchie »

hallo gnox

ach immer das mit diesen quellen :(
als ob alles richtig ist, was geschrieben steht.


Du mußt das Buch ja nicht lesen, um es als quelle zu benutzen.
Das hängt auch vom Fachbereich ab.
Bei Psychologie sind die quellen Bortz oder Lienert oder Bühner oder Rasch,
auch ohne die zu lesen..."...das wird dann da schon drin stehn..."

wenn das nicht NV ist, ändere auf keine Fall das skalenniveau,

man hat handhabe gegen dieses Problem, aber das würde über eine BA weit
hinausgehen!!! insofern argumentiere bisschen in der gegen rum,
um Problembewustsein zu signalieren, aber dann wertest du aus, als ob nichts gewesen ist
und in der Disskussion hast du dann was zu Limitation zu erzählen...

gruß
dutchie
Sol.Itude

Re: Regression ohne NV?

Beitrag von Sol.Itude »

Gnox hat geschrieben:Hallo,
im Rahmen meiner Bachelorarbeit führe ich gerade meine Analysen an meinem Datensatz in SPSS durch, dabei habe ich eine grundsätzliche und eine etwas komplexere Frage, bei dir mir hoffentlich jemand helfen kann :)
1. Wenn ich Mittelwerte von Items einer 5 point likert Skala zu einer neuen Variable berechne, ist diese im Gegensatz zu diesen Items intervallskaliert, richtig?
2. Wenn ich bezüglich zweier derartiger Items eine Regressionsanalyse durchführen will, eine davon jedoch laut KS nicht normalverteilt ist, kann ich dennoch eine Regressionsanalyse durchführen? Ich habe diesbezüglich einen Thread hier im Forum gefunden, in der von relativer Robustheit der Regressionsanalyse ggü. nicht NV ist, doch würde ich das gerne mit einer wissenschaftlichen Quelle belegen, da das Vorgehen so ja nicht üblich ist - kennt jemand eine derartige Quelle? Zudem könnte ich wohl mein QQ Plot als Argumentation heranziehen, da dieser recht gut aussieht bis auf wenige Ausreißer and den Rändern, was meint ihr? Hab ein Bild vom Plot hier hochgeladen: https://up.picr.de/38432247yi.png
Vielen Dank schonmal für eure Antworten,
LG Gnox
Die Items von Likert Skalen sind an sich ordinalskaliert. Und eine Fünfpunktskala kann doch sowieso gar nicht normalverteilt sein. Da braucht man keinen Test für, das ist von vornherein klar. Wenn Du den Zusammenhang von ordinalskaliertenItems messen willst, dann kannst Du doch einfach den Spearmankoeffizienten nehmen oder Kendalls Tau.
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