lineare Regressionsanalyse

Beitrag von **lengy_dude** » 10.03.2011, 21:02

Hallo,

für meine Abschlussarbeit habe ich eine Umfrage durchgeführt, die nun statistisch (mittels linearer Regression) ausgewertet werden soll. Zunächst ein paar Informationen zu den gestellten Fragen und zur gewünschten Auswertung.

- Insgesamt drei Fragetypen (Ja/Nein; 7er Skala; Offene Textfeld)
Frage1 (7er Skala): Einstellung zu Hersteller A
Frage2 (7er Skala): Einstellung zu Hersteller B
Frage3 (7er Skala): Einstellung zur Werbemaßnahme
Frage4 (Ja/Nein): Bekanntheit von Marke XY
Frage5 (Textfeld): Lieblingsmarke?
Frage6 (Ja/Nein): Bereitschaft Marke XY zu kaufen.

- es sollten 2 lineare Regressionsanalysen durchgeführt werden
Nr1: abhängige Variabel (Frage6), unabhängige Variabel (Frage4+5)
Nr2: abhängige Variabel (Frage3), unabhängige Variabel (Frage 1+2+4)

Wenn ich es richtig verstanden habe, liegen folgende Skalenniveaus vor:
a) Ja/Nein: Nominal
b) Textfeld: Nominal
c) 7er Skala: Intervall

Folgende Punkte sind mir nicht ganz verständlich:
P1) In SPSS kann man nur zwischen Nominal, Ordinal und Skala auswählen. Gehört "Intervall" zu "Skala"??

P2) anscheinend können lineare Regressionsanalysen nur mit Intervallskalen durchgeführt werden. Bezieht sich diese Restriktion nur auf die abhängige oder auch auf die unabhängige Variabel? Wenn auf bei Variablentypen, könnte ich also die oben aufgeführten Regressionsanalysen (Nr 1 + Nr 2) nicht durchführen?

P3) Bei Ja/Nein Fragen habe ich über die "Wertelabels"-Funktion dem "Ja" eine "1" zugeordnet, dem "Nein" eine "2". Dennoch kommt bei dem Versuch eine Regression durchzuführen stets die Fehlermelden, dass String-Variablen nicht zulässig sein. Kann ich das Problem lösen, indem ich in der "Datenansicht" mittels der "Ersetzen-Funktion" alle "Ja" durch "1" ersetzen lasse und alle "Nein" durch "2"? Und was bringt mir die Wertelabels-Funktion dann eigentlich?

Vielen Dank für Eure Hilfe, ich bin wahrlich ans Ende meines Lateins angekommen...

Viele Grüße

Beitrag von **Generalist** » 10.03.2011, 22:00

- es sollten 2 lineare Regressionsanalysen durchgeführt werden
Nr1: abhängige Variabel (Frage6), unabhängige Variabel (Frage4+5)

Wenn bei Frage 5 sehr viele verschiedene Angaben vorliegen, wirds aber schwierig.

Gehört "Intervall" zu "Skala"??

Ja.

P2) anscheinend können lineare Regressionsanalysen nur mit Intervallskalen durchgeführt werden. Bezieht sich diese Restriktion nur auf die abhängige oder auch auf die unabhängige Variabel?

Nein. Unabhängige VariaBLEn können auch 0/1-Variablen sein (z.B. 0 für nein 1 für ja). Such mal nach Regression dummy Variablen.

String-Variablen nicht zulässig sein. Kann ich das Problem lösen, indem ich in der "Datenansicht" mittels der "Ersetzen-Funktion" alle "Ja" durch "1" ersetzen lasse und alle "Nein" durch "2"?

Zunächst (s.o.), die Variable muss 0/1 sein, 1/2 ist unangebracht. Ferner ist es erforderlich, statt der String (=TEXT) Variable eine numerische zu verwenden. Das Verfahren akzeptiert nur Zahlen, keine Texte als unabhängige Variablen.

Beitrag von **lengy_dude** » 10.03.2011, 23:20

Hallo,

vielen Dank für Deine Antwort!!!

Verstehe ich das richtig, dass man also anhand von Dummy-Variablen Regressionsanalysen auch mit nominalen Variablen durchführen kann. Allerdings unter der Bedingung, das die abhängige Variable eine skala Variabel bleibt? Somit wäre als folgende Regression unzulässig:

Nr1: abhängige Variabel (Frage6), unabhängige Variabel (Frage4)

Gibt es eine andere Möglichkeit mit SPSS herauszufinden, inwieweit Frage4 Einfluss auf Frage6 hat?

Vielen Dank!!!

Beitrag von **drfg2008** » 11.03.2011, 02:08

binär logistische Regression, zum Beispiel

Beitrag von **lengy_dude** » 11.03.2011, 10:25

Hallo,

ich konnte nun eine Übersicht finden, welche Verfahren bei welchen Skalenniveaus anzuwenden sind.

abh. (metrisch) & unabh. (metrisch): Regressionsanalyse
abh. (metrisch) & unabh. (nominal): Regression mit Dummies
abh. (nominal) & unabh. (metrisch): logistische Regression
abh. (nominal) & unabh. (nominal): zB Kontingenzanalyse

Was ist aber nun, wenn ich bei den unabhängigen Variablen sowohl nominale als auch metrische Skalenniveaus verwenden möchte? Beispiel:

abhängige Variable: Kaufbereitschaft (Ja/Nein) für Produkt AB
unabhängige Variable: Einstellung zur Marke (7er Skale) AB
unabhängige Variable: Bereits Produkt AB gekauft (Ja/Nein)

Welches Verfahren wären bei dem oben genannten Beispiel anzuwenden?

Vielen Dank!!!

Beitrag von **Generalist** » 11.03.2011, 11:00

Bei der multiplen linearen Regression und bei der multiplen binären ogistischen Regression sind sowohl intervallskalierte als auch dummy-codierte Variablen simpltan als Prädiktoren verwendbar. Eine Lektüre zumindest einführender Texte zu diesen Verfahren wäre jetzt dringend angezeigt. Allein mit point-und-click in SPSS kommt keine ordentliche Datananalyse zustande.