STATISTIK-FORUM.de

[Eliot]

Hallo zusammen!

Ich stehe nach wochen- und monatelangen Überlegungen zu inhaltlichen und methodischen Konzeptionen meiner Masterarbeit inzwischen an einem Punkt, an dem ich mein mögliches Vorgehen auf einige wenige Ansätze reduziert habe. Bei einem davon ist es mir bisher nicht gelungen, ein passendes statistisches Verfahren zu finden, das unter diesen Voraussetzungen funktioniert. Die gesamte Fragestellung zu erläutern würde hier wohl völlig den Rahmen sprengen, insofern versuche ich mal die Sache aufs Wesentliche herunter zu brechen. Meine Datenlage sieht bei diesem Ansatz folgendermaßen aus:

Stichprobengröße: n=1027
UV: eine kontinuierliche, nicht normalverteilte; von -1 bis +1
AVs: viele verschiedene mit unterschiedlichen Skalenniveaus, Normalverteilung kann in vielen Fällen nicht angenommen werden, Varianzhomogenität bei kategorialen Variablen auch nicht
Es kann im Vorfeld keine klare Aussage über die Art möglicher Zusammenhänge gemacht werden. (Es können lineare, quadratische, logistische, .?. sein - und besonders bei den nicht-linearen wäre es wünschenswert, sie aufzuspüren!) Alle Verfahren, die lineare Zusammenhänge annehmen oder nur solche nachweisen können, scheiden so leider schon mal aus.

Die Frage also: Gibt es ein statistisches Verfahren, das unter diesen Gegebenheiten anwendbar ist? Es muss nicht unbedingt ein Gesamtmodell sein, in das alle AVs eingebaut werden, es können auch separate Analysen für jede AV sein, ggf. unterschiedliche je nach Skalenniveau...?

Ich würde mich wirklich sehr freuen, wenn dazu jemand eine Idee hat. Auch die Aussage, dass da nicht viel Sinnvolles möglich ist, würde mir schon helfen. (Es gibt ja zum Glück Alternativansätze. Mir wäre nur wichtig zu klären, ob dieser hier auch noch funktionieren könnte, oder nicht.)

Liebe Grüße und schon einmal vielen Dank für Antworten!

Lena

[PonderStibbons]

versuche ich mal die Sache aufs Wesentliche herunter zu brechen.

Es fehlen konkrete Angaben, worum es in der Studie geht, wie die Fragestellung
lautet, wie das Studiendesign aussah, aus wem die Stichprobe besteht, wie die
Messverfahren/Messinstrumente beschaffen sind.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Eliot]

Guten Abend zusammen und Danke an Ponder für die Antwort!

Der Grund für meine knappen Angaben ist folgender:

Es geht in meiner Studie um die Untersuchung von Symptomveränderung bei stationären Psychotherapiepatienten – und zwar sowohl in positive als auch negative Richtung (und logischerweise auch null Veränderung) – und deren Zusammenhang mit verschiedenen Merkmalen, größtenteils solchen der Patienten. Die ganze Übertragung der inhaltlichen in methodische Konzepte ist dermaßen komplex und irrtumsanfällig, dass ich sie euch und mir an dieser Stelle gerne ersparen würde. Das hat die letzten Monate meiner Arbeit in Anspruch genommen. Als Resultat dieser Mühsal habe ich nun drei mögliche Ansätze – jeder davon leider alles andere als optimal, aber das Beste, was aus diesen Daten rauszuholen ist. Die ersten beiden sind in ihren Möglichkeiten und Grenzen ausreichend geklärt, es geht jetzt nur noch darum, ob es für diese dritte Variante (die von der Operationalisierung her eigentlich noch die passendste wäre) überhaupt Verfahren gibt, um das so zu untersuchen, rein methodisch. Genau deshalb habe ich die inhaltlichen Angaben weggelassen, denn die sollen nicht mehr diskutiert werden und ich weiß aus Erfahrung, wie schnell man doch wieder damit anfängt. Sollte es gar nicht möglich sein, die Frage ohne weitere inhaltliche Diskussionen zu beantworten, werde ich wohl vor diesem Ansatz kapitulieren und die Sache anders angehen, aber ich habe noch die Hoffnung, dass vielleicht trotzdem jemandem etwas einfällt.

Viele Grüße,

Lena

[PonderStibbons]

Es gibt also keine konkreten Angaben zur Fragestellung und zum Untersuchungsdesign, und auf
dieser Basis sollen hier umfassende Vorschläge zur Datenanalyse gemacht werden, verstehe ich
das richtig?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Eliot]

Naja, nicht ganz: Es sollen eben keine umfassenden Vorschläge gemacht werden. Tut mir leid, wenn das falsch rüber kam.

Es geht wirklich nur um die Frage: Gibt es überhaupt ein Verfahren, dass solche Variablen unter diesen Bedingungen untersuchen kann? Bei denen, die mir bekannt sind, stoße ich immer wieder auf Probleme, die deren Anwendung von vornherein unmöglich machen: Z.B können nur lineare Zusammenhänge nachgewiesen werden, die UV kann nicht kontinuierlich sein, o.ä.

Da mir aber klar ist, dass ich bei der unzähligen Menge an statistischen Analyseverfahren wohl kaum alle überblicken kann, habe ich die Hoffnung, dass andere Menschen vielleicht eines kennen, das mit diesen recht widrigen Voraussetzungen umgehen kann. Vielleicht fällt ja noch jemandem was ein.

Viele Grüße,

Lena

[PonderStibbons]

Das ist alles zu unkonkret, ich weiß noch nicht einmal, ob Du, wie es vielen unterläuft, die Anwendungsvoaussetzungen der gängigen Verfahren falsch verstanden hast. Weder abhängige noch schon gar unabhängige Variablen müssen für Verfahren des allgemeinen linearen Modells aus normalverteilten Grundgesamtheiten stammen, Was "nichtlinearität" angeht, Beziehungen der Form y = b^x oder wie y = b1*x + b2*x²+b3x³ sind nicht unmöglich zu modellieren (letzteres im schlichten Rahmen einer linearen Regression). Ob Varianzhmogenität problematisch ist, hängt vom verwendeten Verfahren und weiteren Randbedingungen ab, zudem gibt es Korrekturverfahren oder andere Lösungsmöglichkeiten. Für intervallskalierte, ordinale, kategoriale abhängige Varablen gibt es zahlreiche Analyseverfahren, für mehrere intervallskalierte abhängige Variablen, die gemeinsam dasselbe Konstrukt operationalisieren, gibt es MANOVAs, für die Zusammenfassung von Variablen unterschiedlicher Skalenniveaus gibt es die eine oder andere Möglichkeit, manchmal ist es aber auch nicht möglich.

[DHA3000]

Hallo zusammen!

Stichprobengröße: n=1027
UV: eine kontinuierliche, nicht normalverteilte; von -1 bis +1
AVs: viele verschiedene mit unterschiedlichen Skalenniveaus, Normalverteilung kann in vielen Fällen nicht angenommen werden, Varianzhomogenität bei kategorialen Variablen auch nicht
Es kann im Vorfeld keine klare Aussage über die Art möglicher Zusammenhänge gemacht werden. (Es können lineare, quadratische, logistische, .?. sein - und besonders bei den nicht-linearen wäre es wünschenswert, sie aufzuspüren!) Alle Verfahren, die lineare Zusammenhänge annehmen oder nur solche nachweisen können, scheiden so leider schon mal aus.

Lena

Du sollst auch nicht um Vorfeld Aussagen über Linearität und Nicht-linearität treffen, sondern dies erst einmal validieren. MIr scheint auch, dass du das Regressionsmodell noch nicht verstanden hast. Denn das, was du anprangerst, kann man ganz einfach implementieren. Ohne deine Fragestellung genauer zu kennen und nur anhand der Infos zu den Variablen würde ich mit einer einfachen Regression anfangen. Weiterführend wäre noch ein Tobit-Modell. Wenn du so etwas aber vorher noch nicht gemacht hast (bzw. keinen Ökonometriekurs belegt hast), dann lass es.