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[Sprotte_aus_Kiel]

Ich dachte, dass wenn ich alle mit reinnehme (unter ausschluss der Konstante natürlich) dann so alle Gewichte auf einmal bekomme. Was anderes möchte ich doch mit der anderen Methode auch nicht machen, oder?

[daniel]

Was glaubst Du denn, wie die Gewichte bei der einen und wie bei der anderen Methode zu interpretieren sind? Und wie genau lässt sich dann mit der einen oder anderen Methode Deine Fragestellung beantworten?

[Sprotte_aus_Kiel]

Naja, bei der Methode mit den 3 Dummys wäre es ja so, dass ich gucke, inwieweit welches Gewicht wie sehr einen "Einfluss" auf meine AV hat. Wenn dann hoch > mittel > gering, dann müsste doch alles ok sein.

Bei der Methode mit Referenzkategorie würde ich gucken inwieweit die Gewichte im Vergleich zur Referenzkategorie sind oder nicht? So in der Art "Das Beta-Gewicht der Stufe "hoch" wiest darauf hin, dass XY höher ist als bei der Stufe "mittel".

[daniel]

Ok, Du scheinst die Grundlagen zu verstehen.* Und hier nun das "Problem". Stell Dir vor, Du reichst Deine Arbeit ein und schreibst, dass

hoch > mittel > gering,

ist, und damit Deine Hypothese bestätigt sei. Ich kann mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit die erste Frage der Gutachter vorhersagen. Die wird lauten: Aber sind denn die Unterschiede zwischen den Stufen statistisch signifikant? Was willst Du darauf antworten, wenn der t-Test des jeweilgen Koeffizienten nur den Unterschied zu Null, nicht aber den Unterschied zum Gewicht einer anderen (nämlich der Referenz) Stufe testet?


* Vielleicht der Vollständigkeit halber. Die Gewichte geben im Fall ohne Referenz den durchschnittlichen Wert des Kriteriums in der jeweiligen Gruppe an.

[Sprotte_aus_Kiel]

Ok, vielen Dank.

Dann muss ich wohl doch zwei Analysen machen. Ist ja auch nicht schlimm. Dachte nur, dass ich es mir vlt. drei Dummys leichter machen kann.
Aber ist schon klar, warum man dass so machen muss