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[Sabrina135]

Hallo liebes Forum,

ich untersuche den Einfluss mehrere UVs auf mehrere AVs und wollte dafür jeweils Lineare Regressionen rechnen. Nun möchte zusätzlich auch die Extremgruppen untersuchen und habe bei zwei meiner UVs ein Problem.
Beide sind bewertet auf Intervallskalenniveau von 0 bis 3. Wenn ich nun Extremgruppen bilde habe ich in meiner 'low'-Gruppe die Werte 0 und 1 und in meiner 'high'-Gruppe 2 und 3. Kann ich damit noch Regressionen rechnen? ich bin mir unsicher, ob dies nun noch Intervallskalienniveau ist, wenn man nur 0 und 1-Werte hat?

Wäre schön von euch zu hören.
Sabrina

[PonderStibbons]

beide sind bewertet auf Intervallskalenniveau von 0 bis 3.

Was heißt das konkret? Minimalwert 0, Maximalwert 3, und dazwischen alle
Abstufungen wie z.B. 1,65 oder 3,23?

Wenn ich nun Extremgruppen bilde habe ich in meiner 'low'-Gruppe die Werte 0 und 1 und in meiner 'high'-Gruppe 2 und 3.

Wenn alle Fälle dazwischen aus der Stichprobe herausfallen, dann
kannst Du eine dummy-Variable bilden, z.B. 0 für niedrig und 1 für hoch.
Ob das mit den Extremgruppen sinnig ist, weiß ich allerdings nicht.

Mit freundichen Grüßen

P.

[Sabrina135]

Hallo P.,

vielen Dank für deine Hilfe.
Also konkret heißt das, dass meine Vpn ankreuzen konnten auf einem fünfstufigen Antwortformat. Die höchste Ausprägung wurde nicht gewählt weshalb ich nun nur eine Range von 0-3 habe. Abstufungen also nur 0, 1, 2 und 3. In meinen anderen UVs habe ich über das visuelle Klassieren meine Gruppen gebildet indem das untere Drittel meine low-gruppe darstellt und das obere Drittel meine high-Gruppe. Aufgrund der Datenverteilung hat mir das SPSS hier nicht gemacht, sodass ich mich entschieden habe einfach in die unteren 50 % und die oberen 50 % zu teilen ("Extremgruppen" passt da wohl in der Tat nicht so ganz). Ich bin überhaupt sehr unsicher was das alles angeht, ob ich das so richtig mache. Ich wollte nämlich eigentlich innerhalb dieser Extremgruppen Regressionen rechnen, z.B. ist eine meiner UVs Selbstwert und ich habe keine Zusammenhänge gefunden, wenn ich nur die UV (als ganzes) und meine AVs betrachte. Betrachte ich aber die Extremgruppe low-Selbstwert konnte ich viele Zusammenhänge finden. Ich frage mich aber, ob ich dann nicht zu viel interpretiere, wenn ich sage "Bei Personen mit geringem Selbstwert hat dieser einen positiven Effekt auf ...". Meine low- und high-Gruppen unterscheiden sich nämlich nicht signifikant in den AV-Mittelwerten voneinander. Kann man dann sowas noch interpretieren? Ich hoffe, dass war nicht allzu verwirrend... Aber danke auf jeden Fall für deine Zeit.

LG
Sabrina

[kleineSchnecke]

Hallo Sabrina,
ich finde das mit den Extremgruppen bei Ratingskalen (egal ob 4- oder 5-stufig) eigentlich eher unsinnig.
Warum machst du das so, wer hat dir das so vorgegeben?

Mein Vorschlag ist, du betrachtest die Variable entweder als intervallskaliert, dann nimmt du die Variable Selbstwert so wie sie ist und deine AV(s) und wenn keine Effekte da sind, dann ist das das Ergebnis.
oder aber, du betrachtest deine Variable als das, was sie ist: nämlich kategorial mit 4 Ausprägungen.
das bedeutet, du würdest anstatt 2 Extremgruppen einfach 4 Gruppen bilden und die Variable Selbstwert dummy-kodieren, dazu erstellst du 3 dummys und hast eine noch referenzkategorie (z.B. 0). Dann nimmst du alle Dummys gleichzeitig in deine Regression auf.

lg kS

[Sabrina135]

Hallo kleine Schnecke ( ),

warum mach ich das so... gute Frage. Einen theoretischen Hintergrund hat das leider nicht. Also ich habe mit meinem Variablen ganz normal gerechnet und habe da fast nie was raus bekommen. Dann hatte ich mal rumgespielt mit den Extremgruppen und da öfter Ergebnisse bekommen. Als ich mit meinem Dozenten gesprochen hatte, fand er das ganz gut (allerdings haben wir nur über die "Betrachtung von Extremgruppen" gesprochen und nicht genau wie ich die nun betrachte). Ich sitze ja heute auch schon den ganzen Tag dran und habe bemerkt, dass ich das ein bissl falsch angegangen bin (Voraussetzungen missachtet usw.). Zum Beispiel habe ich mit einer UV aus einer Extremgruppe eine Lineare Regression gerechnet, obwohl die Daten ja nun nicht mehr normalverteilt sind.
Also damit es verständlicher wird: Meine UVs sind Selbstwert, Offenheit, Überzeugungen, Stereotype, Geschwisteranzahl und Persönliche Relevanz. Bei den ersten vieren klappt das mit den Einteilen in Extremgruppen ganz gut, da ich jeweils ca. 10 Items hatte, die ich zu einem Summenscore aufsummieren konnte. Somit habe ich jeweils Werte mit großen Ranges. Die letzten beiden Uvs wurden nur mit einem Item erhoben, weshalb ich da auch nur eine "Score" von 0-4 habe (bzw. bei beiden nur von 0-3 angekreuzt wurde). Da gestaltet sich das somit etwas schwierig sie in "Extremgruppen" einzuteilen.
Ich habe mir nun gedacht einfach für die UVs 1-4 normal meine Korrelationen und Regressionen zu rechnen, um zu schauen, wo Zusammenhänge bestehen und welche UVs einen Einfluss haben. Und im zweiten Teil dann für die Betrachtung der Extremgruppen je UV eine MANOVA zur Überprüfung, ob die Gruppenzugehörigkeiten einen Einfluss auf meine AVs hat (z.B. ob Selbstwert-low oder Selbstwert-high einen Einfluss hat).
Für Geschwisteranzahl würde ich wohl neben meiner Regression als "Extremgruppen" nur "keine Geschwister" vs. "Geschwister" überprüfen (wobei da in "keine Geschwister" nur 5 Vpn sind )
Für Persönliche Relevanz... hmm... dann wohl keine Extremgruppen, sondern nur die Korrelationen und Regressionen.

Ist es jetzt schlüssiger?

LG
Sabrina

[kleineSchnecke]

an sich finde ich die Idee mit der Varianzanalyse ganz gut, aber mal eine Frage: wenn du die Variable Selbstwert zur Gruppeneinteilung nimmst.....was genau ist dann deine UV? die fehlt dir doch dann?
lies dir vielleicht mal was zu "Kreuztabellen" und "Chi²-Test" durch, ob das in dem Fall dann eher was für dich wäre?

[Sabrina135]

Was meinst du damit, dass mir dann die UV fehlt?
chi²-Test fällt raus, weil meine AVs allesamt intervallskaliert sind.
Kreutabellen... hmm, da fällt mir sonst nur noch die punktbiserale Korrelation ein... da habe ich auch schon hingedacht. Aufgrund meiner UV müsste ich allerdings eine biserale Korrelation rechnen, die man selbst in SPSS nicht rechnen kann und händisch ist mir das sehr aufwändig. Aber gut, die punktbiseralen würden's wohl auch tun...
Aber dennoch, wieso geht die MANOVA nicht? Bei Trainigs z.B. fragt man doch auch nur "Hat das Training (UV) einen Einfluss auf X (AV)?" Also Gruppe 1: Training; Gruppe 2: kein Training. Und bei mir ist das dann halt pauschal gesagt Gruppe 1: Selbstwert; Gruppe 2: kein Selbstwert (oder halt high und low). Also "Hat der Selbstwert (UV) einen Einfluss auf X (AV)?" Also ich habe mehrere AVs deshalb auch MANOVA.