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[strukturmarionette]

Hi,

zumindest macht Deine nominalskalierte kategoriale dichtome UV (Manschaft mit Platzverweis ja /nein) keinen Sinn.
Am besten nochmal darüber brüten, was Du genau feststellen willst bzw was mittels Statistik möglich ist.

Gruß
S.

[Hannes87]

Hab mich da glaube ich nicht deutlich genug ausgedrückt.
Mit "Mannschaft mit Platzverweis" meinte ich, ob die Heim- oder Auswärtsmannschaft den Platzverweis bekommen hat.

edit: ok. hatte mich bei den UVs getäuscht. es sind folgende 3:

1. Spielort (Heim/Auswärts)=nominal
2. Zeitpunkt(Klassen), z.b. 80.min-85.min = ordinal oder norminal?!
3. Spielstand (Rückstand, Unentschieden, Führung)=nominal

[PonderStibbons]

Die abhängige Variable eignet sich nicht für eine lineare Regression, sie wird ganz überwiegend die Werte -1 und 0 annehmen. Vielleicht kann man die Sache vereinfachen und die Frage stellen, ob die Mannschaft mit dem Platzvereweis noch ein Tor empfängt oder nicht und eine logistische Regression rechnen. Leider wurde das Erhebungsdesgn nicht beschrieben, daher weiß man nicht, ob es sich um 500 unterschiedliche Mannschaften handelt, oder ob die Beobachtungen mannschaftsweise abhängig sind. NB, die Einteilung der Spielminuten in Intervalle leuchtet nicht ein. Was soll das bringen, außer eine rationalskalierte Variable kaputtzumachen?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Hannes87]

Die Variable wird sich zwischen -2 und 2 bewegen. Aber ja, hauptsächlich wohl zwischen -1 und 0. Wieso ist das ein Problem?
Es werden 500 Spiele mit einer roten Karte aus den letzten Jahren der 1. und 2. Bundesliga sein. In der Regel ist die Beobachtung also mannschaftsweise unabhängig.
Die Klassenbildung hat mehrere Gründe. Zum einen vereinfacht es die Auswertung deutlich, nicht jede Minute einzeln untersuchen zu müssen, sondern beispielsweise alle Platzverweise vor der Halbzeitpause zusammen. Außerdem werden Platzverweise gehäuft um die 80. Minute ausgeteilt. Durch die Klassenbildung könnte ich versuchen, die Platzverweise in ungefähr gleich große Gruppen aufzuteilen. Oder macht das keinen Sinn?

[PonderStibbons]

Die Variable wird sich zwischen -2 und 2 bewegen. Aber ja, hauptsächlich wohl zwischen -1 und 0. Wieso ist das ein Problem?

Weil i.W. dichotome Daten nicht einer linearen Regression oder ANOVA analysiert werden.

Es werden 500 Spiele mit einer roten Karte aus den letzten Jahren der 1. und 2. Bundesliga sein. In der Regel ist die Beobachtung also mannschaftsweise unabhängig.

Demnach hast Du kein 500 unabhängigen Beobachtungen.

Die Klassenbildung hat mehrere Gründe. Zum einen vereinfacht es die Auswertung deutlich, nicht jede Minute einzeln untersuchen zu müssen,

Musst Du auch ohne Klassenbildung nicht, bzw. das verwendete Verfahren wird das
aller Voraussicht nach gleich mit erledigen.

Oder macht das keinen Sinn?

Zumindest erkenne ich keinen.

Welche Referenzstudien zu dem Thema hast Du bisher herangezogen?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Hannes87]

Weil i.W. dichotome Daten nicht einer linearen Regression oder ANOVA analysiert werden.

Da es sich ja aber nicht um eine dichotome Variable handelt, sollte die Varianzanalyse schon in Ordnung sein?!

Musst Du auch ohne Klassenbildung nicht, bzw. das erwendete Verfahren wird das aller Voraussicht nach gleich mit erledigen.

Kannst du mir das bitte genauer erklären?

Welche Referenzstudien zu dem Thema hast Du bisher herangezogen?

Das hier ist die einzige die ich gefunden hab:
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? ... _id=908250

[strukturmarionette]

Hi,

Das hier ist die einzige die ich gefunden hab:

- Interessant
- Viell fragst du bei den Autoren direkt per e-Mail mal nach (sind im Paper angegeben) nach Machbarkeit
- aber mit konkreter Stichproben- und Variablenbeschreibung Deiner Rohdaten
- Bin mir nicht sicher: In SPSS könnte das über Verallg Lineare Modelle gelingen

Gruß
S.