Dringende Hilfe bei Varianz- / Regressionsanalse !!!

[julchenkrause2013]

Hallo,

ich arbeite an meiner BA und möchte jetzt untersuchen, wie die Anzahl an angegbenen demografischen Daten eine metrische AV (Mittelwertsindex von Items eines Faktors nach FA) zusammenhängen.

Dazu habe ich die Leute in 6 Kategorien eingeteilt von 0 - 5. Kategorie 0 enthält dann z.B. 61 Leute, da so viele Personen keinen demografischen Angaben gemacht haben, Kategorie 1 enthält dann z.B. 30 Leute, da so viele nur 1 Angabe gemacht haben usw.

Ich hab jetzt erstmal in einer einfaktoriellen ANOVA geschaut, ob sich die Mittelwerte der Personen in den Gruppen bzgl. der AV sign. unterscheiden und hab dafür keine sign. Effekte erhalten.

Jetzt hab ich gelsen, dass man die ANOVA auch als Regression rechnen kann und habe dazu meine Kategorien erst Effekt kodiert und dann Dummy kodiert und für die Dummykodierung erhalte ich komische Werte für die Effektkodierung erhalte ich einen Zusammenhang zwischen Kategorie 2, 3 und der AV. Bei der ANOVA kam aber raus, dass sie die Mittelwerte nicht unterscheiden - ist das Ergebnis dann überhaupt logisch ???

Hab grad das Gefühl, dass ich mich irgendwie im Kreis dreh und irgendwas wichtiges übersehe

Ich bräuchte wirklich dringend Hilfe und einen Tipp, ob das, was ich bisher gemacht hab, soweit stimmt. Ich muss morgen meine Ergebnisse präsentieren und war eig. auch schon fertig, aber dann hab ich das mit der Regression noch gelesen und jetzt, weiß ich nicht, was ich machen soll....

Wäre wirklich, wirklich dankbar!!

[Generalist]

Dazu habe ich die Leute in 6 Kategorien eingeteilt

Das wirkt etwas befremdlich. Was ist der Grund dafür? Es verschwendet Informationen, die in den ursprünglichen Daten stecken, und kann zu fehlerhaften Ergebnissen führen.

Naheliegend wäre eine Spearman-Korrelation (die ist robust und wäre selbst bei den kategorisierten Daten der nächstliegende Kandidat für ein Analyseverfahren) oder eine lineare Regressionsanalyse mit den nicht-kategorisierten Daten als Prädktor.

[julchenkrause2013]

Hallo, danke für die Antwort.

Ich hab das deswegen machen müssen, weil es sich bei den deomogr. Angaben um Dinge wie Gehalt, Adresse, Email, Telefonnummer usw. gehandelt hat, die nicht jeder angegeben hat, so dass ich einfach schauen wollte, ob es bei meiner AV, bei der es um Datensicherheit geht, einen Unterschied macht, ob jemand mehrere oder z.B. gar keine Daten angegeben hat..

das mit der spearman korrelation hab ich auch schon ausprbiert und da kam auch kein sign. zhg. raus.

ich glaub mittlerweile, dass ich beim kodieren was falsch gemacht haben muss...

[Generalist]

Ich verstehe leider Deine Antwort nicht. Meine Frage ist nicht, warum Du die fehlenden Merkmale zählst, sondern warum Du aus dieser "Anzahl fehlender Angaben" Kategorien bildest, statt die Zahl so zu nehmen wie sie ist Das erscheint völlig unnötig bzw. sogar schädlich. Oder ist einfach nur Deine Beschreibung verwirrend, und es liegen einfach von 0 bis hin zu maximal 5 fehlende Angaben vor? Das wäre dies sicherlich kein Faktor für eine Varanzanalyse, sondern man nähme es so wie es ist für Korrelation/Regression.

[julchenkrause2013]

mhmmm...jetzt bin ich auch verwirrt....

Also: Man hatte in meiner Studie die Möglichkeit insgesamt 7 (Adrese, EMail, Gehalt, Telefonnummer) freiwillige demografische Angaben zu machen.

Ich hab jetzt alle Leute die keine, 1, 2, 3, 4 od. 5 (6 und 7 hat keiner) Angaben gemacht haben eben gezählt und quasi diese neue Variable "Anzahl angegebener Daten" mit den Kategorien von 0 bis 5 gebildet.

Ich hab das deswegen gemacht, weil ich annahm, dass Personen die nichts angegeben haben also alle in der Kategorie 0 auch geringere Mittelwerte bei meiner AV - Fragen zur Datensicherheit haben....und um das rauszufinden hab ich eine ANOVA gerechnet mit dem Faktor - "Anzahl angegebener Daten"..

Hab ich da jetzt falsch gedacht?? Ehrlich gesagt, verstehe ich deinen Einwand leider nicht so ganz... Tut mir voll leid...Du willst helfen und ich checks nich..Sorry...

[Generalist]

Ich hab jetzt alle Leute die keine, 1, 2, 3, 4 od. 5 (6 und 7 hat keiner) Angaben gemacht haben eben gezählt und quasi diese neue Variable "Anzahl angegebener Daten" mit den Kategorien von 0 bis 5 gebildet.

Ah so ist das. Das nennt man nicht Kategorien, das ist einfach eine Zählvariable. Und die nimmt man in aller Regel nicht als Faktor in einer Varianzanalyse, und die dummy- oder effektkodiert man auch nicht, die nimmt man so wie sie ist und rechnet eine Regression oder Korrelation damit.

Du kannst eventuell auch mal eine Auswertung versuchen, die einbezieht, welche Angaben besonders hohes Gewicht haben; dies erfordert 6 dummy-Variablen, für jede Angabe eine dummy-Variable (1=Angabe vorhanden, 0=fehlt), nur eine der 7 Angaben bekommt keinen dummy und ist die Referenzkategorie. Funktioniert aber nur gut, wenn nicht 2 oder mehr Angaben redundant sind (also nicht z.B. so gut wie alle, die Gehalt verschweigen, auch Adresse verschweigen und zugleich fast alle, die Gehalt nennen, auch Adresse angeben; in dem Fall sind die beiden Informationen fast deckungsgleich). Aber das nur nebenbei.

[julchenkrause2013]

Ahhh okay....

Wahrscheinlich war das ganze auch der Punkt, bei dems bei mir gehakt hat - mit den Kategorien. Dann reicht also einfach die Regression.

VIELEN DANK