Multi. Korrelation -Skalenniveau von Prädiktoren verschieden

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Multi. Korrelation -Skalenniveau von Prädiktoren verschieden

Beitragvon Jen_23 » Do 3. Mär 2016, 16:31

Ich benötige Hilfe für meine Bachelorarbeit:
Und zwar möchte ich den Zusammenhang zwischen verschiedenen Merkmalen zusammengefasst als einmal 'positionelle Merkmale' (Alter, Geschlecht, Einkommenskategorie, Beruf und Anzahl vorhandener Freizeitaktivitäten)/ 'individuelle Merkmale (Medienerfahrung gemessen durch Häufigkeit der Nutzung, Jahre der Nutzung und Kenntnis, Anzahl der Internetnutzer in Familen- und Bekanntenkreis) und der Häufigkeit der Internetnutzung (von Senioren) untersuchen.

Das Problem besteht nun darin, dass nicht alle unabh. Variablen also Prädiktoren kardinalskaliert sind ..
Geschlecht, Beruf sind z.B. nominalskaliert und die Internetkenntnis und das Einkommen sind ordinalskaliert

Gibt es irgendeine Möglichkeit, oder eine anderes Verfahren bei denen man Variablen unterschiedlicher Skalenniveaus für eine multi. Korrelation verwenden kann :?:
Ich wär für jeden Tipp dankbar! :)
Jen_23
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Re: Multi. Korrelation -Skalenniveau von Prädiktoren verschi

Beitragvon bele » Do 3. Mär 2016, 16:47

Mein Tipp: Dummy-Variablen.
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`Oh, you can't help that,' said the Cat: `we're all mad here. I'm mad. You're mad.'
`How do you know I'm mad?' said Alice.
`You must be,' said the Cat, `or you wouldn't have come here.'
(Lewis Carol, Alice in Wonderland)
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Re: Multi. Korrelation -Skalenniveau von Prädiktoren verschi

Beitragvon mango » Mi 9. Mär 2016, 17:06

Allgemein: Du musst deine Methode immer nach dem niedrigsten vorkommenden Skalenniveau auswählen. Denn du kannst aus metrischen Variablen ordinal- oder nominalskalierte Variablen machen, andersherum geht es wiederum nicht. Eine Ausnahme sind immer dichotome Variablen, denn diese können als Prädiktor wie metrische Variablen verwendet werden. Wenn du also ein einziges Modell für alle deine Prädiktoren willst, musst du dich auf Gruppenvergleiche beschränken oder aber alle nicht-metrischen Variablen zu Dummy-Variablen machen.
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