Nichtparametrische Alternative zur Regression

[wer]

Hallo zusammen,

ich möchte untersuchen was meine Zielgruppe motiviert an Wettbewerben teilzunehmen. Dazu wurden aus der Theorie verschiedene Motive abgeleitet und ich möchte überprüfen welche dieser Motive die wichtigsten sind, damit die Zielgruppe teilnimmt. DV (Motive) + AV (Teilnahmewahrscheinlichkeit) sind gemessen an einer 5-Punkt Likert Skala (ist das ordinal oder interval- da scheiden sich ja die Geister??)

Eigentlich durch eine Regression lösbar, aber:

•Keine NV: Die Histogramme sehen war größtenteils gut aus, aber KS-
Test besagt keine NV.
• Homogenität gegeben: Levene’s Test ist nicht signifikant.
--> Dennoch: Voraussetzungen für parametrische Tests liegen nicht vor, richtig?

Frage:
Sollen Daten transformiert werden, damit eine Regression möglich ist?
Falls nein, welcher nicht parametrische Test könnte meine Fragestellung beantworten? Korrelationen (z.B. Spearman‘s) scheinen mir unzureichend..


1000 Dank für Eure Hilfe!

[drfg2008]

erst einmal geht es um die Normalverteilung der Regressionsresiduen.

zweitens gilt die lineare Regression (wie hier auch bei SPSS) als "robust" gegen Verletzungen der Voraussetzung der N~-Vtlg.

drittens ließen sich Variablen transformieren (viele Beispiele in der Literatur). Das wird aber kaum notwendig sein.

viertens ließe sich notfalls das Modul "robuste Regression" bei SPSS hinzuladen (eigentlich ein R-Programm). Das erfordert aber das Python Essential, das R-Essential und das entsprechende Programm (alles auf IBM downloadbar).

Notwendig wird das aber kaum sein.