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[schlesix]

Hi!

Ist es richtig, dass ich mit dem Chi2-Unabhängigkeitstest prüfen kann, ob sich zwei nominal oder ordinal skalierte Variablen signifikant voneinander unterscheiden?

Ich habe nämlich eine nominale Variable mit drei Ausprägungen (PKW, Rad, zu Fuß) und eine ordinal skalierte Variable mit drei Ausprägungen (jung, mittel, alt) und möchte wissen, ob sich meine abhängige nominal skalierte Variable (Besuch/nicht-Besuch) in den zuvor genannten Gruppen signifikant unterscheidet.

Ein Chi2-Test gibt mir sowohl für die nominale Variable (Pkw, Rad, zu Fuß) als auch für die ordinal skalierte Variable (jung, mittel, alt) ein signifikantes Ergebnis.

Aber wie kann ich nun schauen, was für das signifikante Ergebnis verantworlich ist? Also wo finden sich signifikante Gruppenunterschiede?
Unterscheiden sich die Radfahrer signifikant von den Autofahrern oder die jungen von den alten bei Besuch- und nicht-Besuch?

Vielen Dank schon mal

Grüße
schlesix

[strukturmarionette]

Hi,

die Nullhypothese bezieht sich auf (irgendeinen) Zusammenhang zwischen zwei kategorialen Variablen (Nicht Unterschied).

Gruß
S.

[schlesix]

Hi,

ok. Vielen Dank.
Aber wie kann ich herausfinden, ob einzelne Kategorien der nominalen und ordinalen Variable stärker als andere auf das signifikante Ergebnis einwirken?

Ich habe ganz konkret bei zwei Tabellen ein p<0,001.
Bei der Betrachtung der ersten Kreuztabelle (6x2) zeigen sich aber z.B. nur in einem Fall standardisierten Residuen, die den Bereich von -1,96 bis + 1,96 verlassen. Wie wäre dies zu interpretieren? Heißt es einfach nur, dass diese Kategorie entsprechend stärker als die anderen in das Chi2 Maß eingehen und entsprechend stärker das signifikante Ergebnis herbeiführen?



Bei der zweiten Tabelle (2x2) zeigt sich ein p<0,05.



Hier ist aber eine Auswertung auf Ebene der prozentualen Verteilung vermutlich ausreichend.

Ist es darüber hinaus ein Problem, dass diese beiden Kreuztabellen Merkmale darstellen, die ja dieselben Personen beschreiben. Also es gibt da dann möglicherweise Wechselwirkungen zwischen dem Motiv und dem Anreisezusammenhang. Kann man die irgendwie herausrechnen?

Viele Grüße
schlesix

[schlesix]

Oder alternativ: Gibt es sowas wie die mehrfaktorielle Varianzanalyse für nominale abhängige Variablen?

[strukturmarionette]

Hi,

du könntest mal unter logit-loglinearen Modellen nachschauen.
Die machen sowas mit kategorialer AV und kategorialen UVs.

Gruß
S.

[schlesix]

Aber schau mal hier:



Daran habe ich mich orientiert.

[strukturmarionette]

HI,

Wenn Du der Meinung bist, Deine Kopie von oben gibt darauf:

Gibt es sowas wie die mehrfaktorielle Varianzanalyse für nominale abhängige Variablen?

eine Antwort, will ich mich nicht einmischen. Such Dir irgendwas daraus aus.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Die Tabelle kann man in dem einfacheren Fall mit 2 Variablen
(meist betrachtet als eine "abhängige" und eine "unabhängige")
benutzen. Hat man aber mehrere Variablen, die eine "abhängige"
Variable voraussagen sollen, ist sie nicht mehr verwendbar.

Im Fall einer binären abhängigen Variable (wie "Besuch ja/nein")
kann man, um ein Stichwort von weiter oben aufzugreifen, über
eine multiple binär-logistische Regressionsanalyse nachdenken.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[schlesix]

Hallo.

Ich habe bereits gestern Abend eine binär logistische Regressionsanalyse gerechnet.
Wenn ich recht informiert bin, gibt es hierfür ja nicht dieselben Voraussetzungen wie für eine lineare Regressionsanalyse bezüglich Homoskedastizität und Normalverteilung. Die binäre Logistische Regression ist ja demnach einfacher zu handhaben als eine lineare Regression. Richtig?

Als Resultat zeigt sich bei mir jedoch ein Nagelkerkes R-Quadrat von 0,128. Laut Backhaus (2010) ist aber erst ein Nagelkerkes R-Quadrat von mindestens 0,2 akzeptabel.
Heißt das, dass meine Daten hierfür ungeeignet sind?

Viele Grüße

[PonderStibbons]

Als Resultat zeigt sich bei mir jedoch ein Nagelkerkes R-Quadrat von 0,128. Laut Backhaus (2010) ist aber erst ein Nagelkerkes R-Quadrat von mindestens 0,2 akzeptabel.

Akzeptabel in welcher Hinsicht?

Heißt das, dass meine Daten hierfür ungeeignet sind?

Was meinst Du mit ungeeignet, und genau wofür ungeeignet?

Mit freundlichen Grüßen

P.