folgendes Thema habe ich auf Empfehlung in das Statistik-Forum verschoben.
Ich hoffe ihr könnt mir weitere Empfehlungen geben.
Hallo miteinander,
in meiner Masterarbeit möchte ich herausfinden, ob und welche unabhängigen Variablen einen Einfluss auf meine abhängige Variable haben.
Meine unabhängigen Variablen beschreiben die Wirtschaftskraft eines jeden Landes (z.B. Bruttoinlandsprodukt usw). Die abhängige Variable beschreibt die Summe an erhaltenen Fördergeldern pro Land aus einem bestimmten Programm. Herausfinden möchte ich, ob die Länder, deren Wirtschaftskraft am schwächsten ist, tatsächlich die größten Fördersummen erhalten.
Auswerten möchte ich die Daten anhand einer multiplen Regressionsanalyse.
Mein Prof. hat mir empfohlen vor der Regressionsanalyse zunächst eine Korrelationsanalyse durchzuführen. Nun habe ich anhand von Streudiagrammen festgestellt, dass meine Variablen aufgrund vieler Ausreißer in einigen Variablen keinen linearen Zusammenhang zeigen. Beispielsweise sind in meiner Variable "Bruttoinlandsprodukt" viele Ausreißer. (Liechtenstein hat pro Kopf ein hundertfach höheren Wert als die ärmsten Länder). Ist in diesem Fall Spearman Rho das geeignete Maß, das für die Korrelationsanalyse angewendet werden sollte?
Wie sieht es in einer anschließenden multiplen Regressionsanalyse aus? Meine unabhängigen Variablen sind nicht Normalverteilt (die Residuen allerdings schon). Kann ich dennoch eine lineare Regressionsanalyse durchführen?
Das wäre eine Frage für das Statistik Forum, da es sich hier eher um die Methodik als um die konkrete Umsetzung mit einem Statistikprogrammpaket handelt.
Im Prinzip würde ich erst einmal die Frage nach der richtigen Methode stellen, ob eine Korrelation / Regression hier überhaupt richtig ist.
Der Spearman wäre insofern sinnvoll, wenn es nur darum geht, einen positiven oder negativen monotonen Trend nachzuweisen. Dabei ist der Spearman nichts anderes als der Pearson über die Ränge und daher robust gegen die hier beschriebene Ausreißerproblematik.
Die Regression ließe sich 'robustifizieren' entweder indem das Zusatzmodul von SPSS (R-Essentials) installiert wird und dann die robuste Regression aus R berechnet wird. Oder ggf. die Rohwerte vorher logarithmieren. Wenn die Residuen aber N~ verteilt sind, dann würde sich das erübrigen.
Vielen Dank für die guten Hinweise. Ich werde das Thema auch in das Statistikforum stellen.
