Danke für deine Antwort
Wie man merkt bin ich Neuling auf dem Gebiet. Ich versuche auf deine Antworten einzugehen.
Da passt das Design aber nicht so ganz zu der Fragestellung.
Bzw. Du untersuchst, was innerhalb der sowieso schon
erfolgreichsten 10 (?) % der seit 2011 veröffentlichten Spiele
mit noch mehr Erfolg zusammenhängt. Ist das wirklich das,
worum es geht?
Ja verstehe den Einwand. Problem ist, ich erhalte nur Verkaufszahlen-Daten zu den Top 100.
Also wäre die Fragestellung wohl eher: Welche Faktoren haben den höchsten Einfluss auf die Videospieleverkäufe der Top 100?
Was ich auch überlegt hatte war, die Jahre 2011 - 2015 zusammen zu fassen und daraus eine Ranking Liste zu erstellen.
Kommt auf die Fragestellung an. Man könnte, um die Interpretation
zu ereichtern, erstmal einfache Regressionen durchführen und die
Ergebnisse der "eigentlichen" Analyse (der multiplen Regression)
damit vergleichen.
okay, d.H. meine abhängige Variable sind die Verkaufszahlen und mit dieser führe ich dann für jede unabhängigen Variable (sprich: Wertungen, Release, Genre, Plattform etc.) eine simple regression durch und vergleiche die Ergebnisse mit der multiplen?
Wieso 500, Du schriebst von 100? Oder bezog sich das auf die
einzelnen Jahre? Es sind dann tatsächlich 500 verschiedene Titel?
Genau, 100 Titel pro Jahr. Aber stimmt schon werden sicherlich einige Überschneidungen vorhanden sein da manche Spiele z.B. Weihnachten 2014 erscheinen und demnach auch in den Top 100 von 2015 auftreten. Ich denke es macht mehr Sinn aus den kompletten Datensätzen einen zu erstellen. Also die Jahre nicht getrennt voneinander zu betrachten.
3. Eignet sich eine Regressionsanalyse überhaupt für dieses Forschungsfeld? Bei der unabhängigen Variable "Release um Weihnachten ja oder nein", könnte man mit 0 und 1 arbeiten aber wie geht man z.B. beim Genre vor. Macht es Sinn bei ca. 10 unterschiedlichen Genres Dummy Variablen zu verwenden?
Wenn es inhaltlich wichtig ist, kann man es doch wohl kaum rauslassen.
Du musst halt von vornherein auf die Zahl der Variablen (und eventuell
deren Interaktionen) schauen. Allein schon Genre hätte demnach 9
dummy-Prädiktoren.
Okay, ich denke man könnte die Variable Genre noch stärker zusammen fassen (Action, Sport, Rennspiele, Misc, Rollenspiele, Jump & Run). Schwierig wird das allerdings bei den Publishern und dem Brand.
Kann man überhaupt starke Effekte erwarten, wie gesagt fragst Du nicht, was ein
Spiel erfolgreich macht (was mir praktisch als die relevantere Frage erschiene),
sondern was ein erfolgreiches Spiel obererfolgreich macht.
Wie müsste man denn vorgehen um diese Frage zu beantworten? Hatte mir überlegt den Erfolg anhand von Verkaufszahlen zu erfassen. Demnach müsste ich ja Daten zu Verkaufszahlen aller Videospiele in Deutschland verwenden, oder?
