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[Kira Maria]

Hi liebes Forum,

ich habe 100 Datensätze von Kindern die beim Bogen-Schießen entweder (1) in die Mitte getroffen = Volltreffer (2) den Rand getroffen haben = "halber Treffer" oder (3) die Scheibe gar nicht getroffen haben = Vorbei.

Meine Abhängige Variable ist also ordinal: voll - halb - kein

nun habe ich das Geschlecht, Händigkeit, Sehstärke (z.B. gut / schlecht) etc. dichotomisiert.

Wenn ich nun einfach nur das Alter anschaue, und testen möchte Sehstärke --> Zielgenauigkeit dann nutze ich den Mann-Whitney-U Test. Wenn ich die Sehstärke beispielsweise in > 2 Gruppen mache, nutze ich den Kruskal-Wallis Test mit Mann-Whitney U als posthoc Vergleich + Bonferroni Korrektur.
Soweit so gut.

Jetzt möchte ich aber noch eine gesamte Analyse haben, damit kenne ich mich nun gar nicht aus und brauche da bitte eure Hilfe. Meine Variablen zu 90% nicht-parametrisch (meist dichotom sind), die Zielvariable ist auch nicht parametrisch, sodass eine ANOVA (mir bekannt) wegfällt.

Welches Verfahren benutze ich nun für eine multivariate Analyse bei nicht parametrische Werten? Ich bin da ratlos.
Ich danke euch sehr für Hilfe!

[PonderStibbons]

Zunächst zur Begrifflichkeit, es gibt keine nonparametrischen Daten oder
nonparametrischen Variablen, es gibt nur nonparametrische Tests.

ich habe 100 Datensätze von Kindern die beim Bogen-Schießen (...)

Von 100 Kindern, oder haben die Kinder mehrfach geschossen?

nun habe ich das Geschlecht, Händigkeit, Sehstärke (z.B. gut / schlecht) etc. dichotomisiert.

Was heißt hierbei etc., wie viele Variablen willst Du simultan einbeziehen?
Und hast Du für dichotomisierte Variaben noch die Ausgangswerte? Die wären
in aller Regel vorzuziehen (sofern intervallskaliert).

Falls es 100 Kinder waren, kannst Du entweder die Leistung dichotomisieren
(voll getroffen/nicht oder neben-die-Scheibe/Scheibe-getroffen) und eine
multiple binäre logistische Regression rechnen, oder Du kannst sie so lassen
wie sie ist und eine multiple ordinale Regression versuchen. Die Zahl der
Prädiktoren sollte dabei begrenzt sein, irgendwas um 3-5 Stück.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Kira Maria]

Danke für deine Antwort, ich habe jetzt lange herumprobiert und viel nachgelesen und es kommen immer mehr fragen auf...

Zuerst einmal: ja jedes Kind hat nur einmal geschossen.

Nun zu meinen Fragen: Jetzt habe ich mehrere Einflussfaktoren (3-5 ausgewählt wie vorgeschlagen von dir) und mache die Ordinale Regression.

Nun würde ich noch gerne wissen welche Daten ich dann zur korrekten Darstellung der Ergebnisse verwenden muss...

1) Ich gebe in SPSS ein Links/Rechts-Händer (0 / 1), Junge/Mädchen (0 / 1), Alter u10/ü10 (0 / 1), Sportnote 1/nicht 1 ( 0 / 1) --> Treffsicherheit (1 schlecht, 2 mittel, 3 gut).
2) der Parallelitätstest für Linien sollte p > 0,05 sein, damit die orinale Regression durchgehürt werden darf. Das ist mit Chi² 15,052, und Freiheitsgraden von 8 p = 0,058. Also darf ich diese ordinale Regr. durchführen/ beibehalten (so habe ich das gelesen).
3) für Links vs Rechts Händer habe ich bei Linkshändern -1,373 als Schätzer, also sind diese kumulativ mit schlechteren Scores verbunden. bei Sig = 0,094 ist dieses aber nicht signifkant.
4) Die Mädchen haben einen Schätzer von -2,394, Sig. = 0,005, also statistisch Signifikant.
...

Wenn ich die Ergebnisse jetzt zusammenfassend darstelle, schreibe ich das Händigkeit bei der Treffsicherheit keinen statistisch signifikanten Einfluss hatte bei der ordinalen Regression, Geschlecht hingegen schon.
Muss ich noch Pearson-Anpassungsgüte und/oder Pseudo R-Quadrat angeben?

Vielen Dank für eure Hilfe. Bei den ganzen Eigennamen verliert man schnell die Übersicht, weil SPSS soviele Daten liefert, dabei möchte ich doch nur ein paar "simple Aussagen" liefern