STATISTIK-FORUM.de

[Uschi13]

Hallo zusammen,

ich untersuche in meiner Masterthesis den Zusammenhang von Sensation Seeking (metrisch-skaliert) und der Häufigkeit des True Crime Konsums (ordinal-skaliert: täglich, mehrmals pro Woche, mehrmals pro Monat, nie). Nun möchte ich schauen, ob Geschlecht oder Alter Moderatoren sind. Stichprobengröße ist 184, keine Normalverteilung.

1. Kann ich eine "normale" Moderatoranalyse" berechnen, trotz der ordinal-skalierten Variable True Crime Häufigkeit?
2. Die Sensation Seeking Skala hat vier Subskalen. Ich würde gerne bei allen Subskalen schauen, ob es Geschlechter- oder Alterseffekte gibt. Kann ich das in einer Analyse berechnen oder muss ich das für alle Subskalen einzeln machen?

Ich freue mich über eure Antworten. Vielen Dank.

LG

[bele]

Hi!

Ich persönlich würde denken, dass der Sprung von "nie" auf "mehrmals pro Monat" viel größer ist als der von "mehrmals pro Monat" auf "mehrmals pro Woche" und würde das folglich nicht als metrisch sondern als ordinal betrachten. Das kannst Du anders sehen, aber was wäre denn so schlimm an einer ordinalen Regression?

Zu 2.: Die Subskalen werden untereinander korreliert sein und bei n=184 bist Du für Multikollinearität nicht gut gewappnet. Drum würde ich das eher in getrennten Regressionen angehen.

LG, Bernhard

[PonderStibbons]

keine Normalverteilung.

Konkret von was?
Und warum sollte das interessieren?

1. Kann ich eine "normale" Moderatoranalyse" berechnen, trotz der ordinal-skalierten Variable True Crime Häufigkeit?

Ganz sicher nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons