Ordinale Regression

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Ordinale Regression

Beitragvon k3ntucky » Di 14. Jul 2015, 22:17

Hallo zusammen,
ich wäre extrem dankbar, wenn sich jemand die Zeit für mein Problem nehmen würde :geek: :oops:

Ich untersuche im Rahmen meiner Masterthesis als Hauptfrage ob Produkttester die von Amazon gesponsored sind positivere Bewertungen verfassen als normale User.
Ich habe nun einen Datensatz von 1061 Online Reviews von verschiedenen Produkten, dabei wurden Produkte gewählt die jeweils etwa 50 Reviews besitzen und sowohl von Vine-Club-Mitgliedern (Gratisprodukte durch Amazon) als auch normalen Usern bewertet wurden. Glücklicherweise wurden dabei zwei fast identisch starke Gruppengrößen erzielt.

Erhoben habe ich neben der individuellen Bewertung in Sternen noch verschiedene Variablen (Wordcount, Produktypus (Such- oder Erfahrungsgut), Preis, Review Durchschnitt, Test im Rahmen des Vine-Programmes und Top Produkttester).
Derzeit sind die Codierungen wie folgt:
Individuelle Bewertung in Sternen: 1-5
Wordcount: Absolute Wortanzahl, muss aber vermutlich umcodiert werden?
Produkttypus: 1 oder 0
Preis: Wurde logarithmiert
Review Durchschnitt: Range 1-5 im Kommabereich
Test im Rahmen des Vine Programmes: 1 oder 0
Top Produkttester: 1 oder 0

Als Abhängige Variable wurde die Individuelle Bewertung in Sternen identifiziert und für eine erste Analyse lediglich "Test im Rahmen des Vine Programmes" herangezogen.
Meine Betreuerin hat mir bei der Auswahl der Analyse relativ freie Wahl gelassen, allerdings eine Regressionsanalyse in den Raum gestellt.
Also habe ich mir einmal eine Korrelationsmatrix angeschaut mit den verschiedenen Variablen:
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Schaut man sich die Korrelation von der individuellen Bewertung und der Zugehörigkeit in dem Vine-Club an, stellt man keine Korrelation fest, was meiner Meinung nach bereits eine erste Aussage darstellt?

Weiterhin verstört mich etwas, dass die Folgende Grafik im Zusammenhang mit einer Regression eher schwierig zu fassen sein wird?
Bild

Da ich aber davon ausgehe, dass ich es dabei nicht belassen kann, habe ich mich weiter informiert und festgestellt, dass eine normale Regression bei meiner Datenlage (Abhängige Variable ordinal Skaliert und nicht wirklich Normalverteilt) nicht korrekt ist.
Die Lösung hierfür scheint demnach die ordinale Regression zu sein:

Bild
Bild

Wie vermutet ist die Aussagekraft in etwa bei 0.

Nun ist meine prinzipielle Frage, stehe ich völlig auf dem Schlauch und bin auf dem falschen Weg? Oder kann ich damit arbeiten und so argumentieren, dass damit die Hypothese widerlegt ist (Viner bewerten eben nicht besser als normale User) ?

Viele Grüße
und danke an jeden der bis hier gelesen hat :oops:
k3ntucky
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Re: Ordinale Regression

Beitragvon PonderStibbons » Di 14. Jul 2015, 22:29

Nur für Bewertung versus Vine ja/nein reicht eigentlich ein U-Test, da braucht es
keine Regression.

Wenn Du zu gültigen Aussagen über den Efekt von "Vine" kommen willst, musst Du
(einigermaßen) sicherstellen, ob die bewerteten Produkte für beide Bewertergruppen
in etwa gleich sind. Die Korrelationtabelle ist abgeschnitten, aber z.B. sind Autor Vine
und logarithmierter Preis negativ korreliert, r=0,22 ist womöglich eine relevante
Effektgröße. Auch Autorenstatus ist mit Vine korreliert. Eine multiple Regression wäre
zu überlegen, bei der Produktaspekte und/oder andere Aspekte als Kovariaten mit einfließen.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Ordinale Regression

Beitragvon k3ntucky » Mi 15. Jul 2015, 00:58

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Ich habs mal etwas in kleiner versucht, aber im Grunde war die fehlende Spalte eh redundant :ugeek: .

Ja, ich habe das schonmal auch so versucht, inklusive Daten hinbiegen.
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Aber egal wie ich es drehe, meine Hypothese, dass Viner positiver bewerten als normale User ist damit ja klar widerlegt nehme ich an?
Oder muss ich da noch irgendwas mit einem Test beweisen?
Sorry ich hatte das nie so heftig im Studium :oops:

Kann ich mit der Korrelationsmatrix alleine dann noch andere Hypothesen belegen oder widerlegen?
Eine Hypothese ist z.B. dass Viner weniger Hilfreichbewertungen erhalten als normale Tester und das wird mit den Daten belegt.
Oder soll ich genau da, dann den U-Test verwenden?


Wie müsste ich das weitere Vorgehen wissenschaftlich Begründen ?
Wäre auch ein T-Test denkbar? Kam mir mal so in den Sinn. Also nachgelagert.
Frage mich nur ob das nicht zuviel ist für eine Masterthesis.
Bild
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Re: Ordinale Regression

Beitragvon k3ntucky » Mi 15. Jul 2015, 01:09

Wann macht es Sinn Interaktionen bei einer Regression zu verwenden?
In Forschungspapers aus der Ecke wird häufig das Rating quadiert und normal verwendet (Begründung es sei ein U Förmiger Verlauf bei der Nützlichkeit (als AV)). Zum anderen multiplizieren sie immer wieder verschiedene Variablen.
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Re: Ordinale Regression

Beitragvon strukturmarionette » Mi 15. Jul 2015, 08:59

Hi,

Wann macht es Sinn Interaktionen bei einer Regression zu verwenden?


http://davidakenny.net/cm/moderation.htm

In Forschungspapers aus der Ecke wird häufig das Rating quadiert und normal verwendet (Begründung es sei ein U Förmiger Verlauf bei der Nützlichkeit (als AV)). Zum anderen multiplizieren sie immer wieder verschiedene Variablen.


- kannste alles machen, durchprobieren

- und alles andere, was die SPSS-Dialogfenster sonst noch hergeben

Gruß
S.
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Re: Ordinale Regression

Beitragvon PonderStibbons » Mi 15. Jul 2015, 09:50

k3ntucky hat geschrieben:Aber egal wie ich es drehe, meine Hypothese, dass Viner positiver bewerten als normale User ist damit ja klar widerlegt nehme ich an?

Ich weiß nicht, ob das Sinn ergibt. Viner zu sein ist mit Autorenstatus und
dem Produkttyp assoziiert. Vielleicht bewerten Viner anders, wenn man
einbezieht, dass tendenziell ihre bewerteten Produkte einen anderen
Preis haben als die von den anderen bewerteten Produkte.
Oder muss ich da noch irgendwas mit einem Test beweisen?

Du stellst hier fragen, die eigentlich an Deine Betreuerin zu gehen
haben. Die kriegt sogar Geld dafür (Arbeitergebrutto ca. 30-50 Euro
je Stunde).

Kann ich mit der Korrelationsmatrix alleine dann noch andere Hypothesen belegen oder widerlegen?

Du korrelierst dort Sachen, die man mit einer einfachen Pearson-Korrelation
nicht unbedingt korrelieren sollte. Der Pearson ist für interavllskalierte
Variablen.

Wenn Du einzeln analysieren willst, ob sich Vine und nicht-Vine unterscheiden,
dann kannst Du das auch mit Verfahren für 2 Stichproben machen (je nach
Skalenniveau der anderen Variable z.B. mit t-Test, U-Test, Chi²-Test).

Frage mich nur ob das nicht zuviel ist für eine Masterthesis.

Im Moment hat es das Niveau einer Grundstudiums-Seminararbeit.
Aber ich kenne Dein Fach nicht, vielleicht ist da quantitative Forschung
eher die Ausnahme?

Mit freundlichen Grüßen

P.
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