Hallo zusammen,
ich habe eine Datensatz mit N=213 zum Thema Anpassung an den Klimawandel vorliegen. Anpassung (die aV) wurde durch ein Set von möglichen Anpassungsstrategien gemessen. Es wurde gefragt, ob die Person als Reaktion auf vergangene oder zukünftig erwartete Umweltveränderungen im Zuge des Klimawandels ein oder mehrer der folgenden Strategien unternommen hat. Es gibt daraufhin ein Set an 20 möglichen Strategien plus platz für *Andere*, die jeweils mit 0/1 codiert sind, also dummy variablen (a1,a2,a3,...,a20,a_others). Meine Frage ist nun, wie ich die aV bilden kann. Eine erste Strategie ist, einen Summenindex (also a1+a2+an) zu bilden, und diesen dann als metrische Variable in ein lineares Regressionsmodell aufzunehmen, bzw. daraus 5 Gruppen zu bilden (also 'keine Anpassung', geringe Anpassung*, usw.). Die Verteilung des Summenindex sieht so aus (leider konnte ich kein histogramm hochladen, da die Meldung "Das Kontingent für Dateianhänge ist bereits vollständig ausgenutzt" kam)
indexav | Freq. Percent Cum.
------------+-----------------------------------
0 | 31 14.55 14.55
1 | 16 7.51 22.07
2 | 11 5.16 27.23
3 | 11 5.16 32.39
4 | 7 3.29 35.68
5 | 7 3.29 38.97
6 | 10 4.69 43.66
7 | 18 8.45 52.11
8 | 14 6.57 58.69
9 | 20 9.39 68.08
10 | 19 8.92 77.00
11 | 15 7.04 84.04
12 | 16 7.51 91.55
13 | 11 5.16 96.71
14 | 5 2.35 99.06
15 | 1 0.47 99.53
16 | 1 0.47 100.00
------------+-----------------------------------
Total | 213 100.00
Was haltet ihr davon? ist eine solche abhängige variable als quasi metrisch zu betrachten? Habe da echt lange im Internet zu gesucht, aber keine guten Informationen erhalten. Bin über jegliche Diskussion äusserst dankbar.
Viele Grüße,
Andi