Untersuchung des Einflusses kategorialer Variablen

Fragen, die sich auf kein spezielles Verfahren beziehen.

Re: Untersuchung des Einflusses kategorialer Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Fr 2. Dez 2016, 12:05

50 meiner Unternehmen fallen in die Kategorie "Industrie" und 40 in die Kategorie "Dienstleistungen". Diese geringe Anzahl an Unternehmen pro Kategorie ist dem Lehrstuhl zu wenig für eine Regression.

Kapiere ich leider nicht. Was meinen sie damit? Mit sowas
gibt es doch Tausende von ordentlichen Regressionsanalysen.
Bei Unternehmensalter liegt in aller Regel sogar nur 1 Fall
pro Ausprägung vor.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Untersuchung des Einflusses kategorialer Variablen

Beitragvon bele » Fr 2. Dez 2016, 13:03

Was genug und was zu wenig ist, hängt doch ganz davon ab, was Du machen möchtest. Wenn Dein Prof in Deinem konkreten Fall unzufrieden ist, dann ist eine allgemeine Faustregel keine stichhaltige Antwort. Du musst versuchen zu verstehen, worin das ganz konkrete Problem liegt. Vielleicht denkt er, dass die Unterschiede zwischen den Branchen sehr klein sind oder dass der Messfehler da sehr groß ist, oder, oder, oder. Ansonsten lautet der ehrliche, aber auch anstrengende, Weg: Rechne die benötigte Fallzahl anhand einer Poweranalyse aus und überzeuge mit errechneten Fakten.

LG,
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Re: Untersuchung des Einflusses kategorialer Variablen

Beitragvon bele » Fr 2. Dez 2016, 13:57

Soweit das Deiner Schilderung entnommen werden kann, ist das ein ganz klarer Fall für eine multiple lineare Regression (bzw eine ANCOVA, wobei der Unterschied hier keine Rolle spielt). Jeder wird annehmen, dass das der erste Schritt ist und wenn Du mit etwas anderem um die Ecke kommst, wirst Du das begründen müssen. Stand jetzt ist, dass Du das nicht begründen kannst. Will denn Dein Prof, dass Du ein anderes Verfahren findest oder will er, dass Du mehr Daten sammelst?

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Re: Untersuchung des Einflusses kategorialer Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Fr 2. Dez 2016, 15:07

Wie wurde denn das formuliert, Du sollst diese Variable aus der Regression rausnehmen und separat damit rechnen? Da kann man dann einfach einen t-Test nehmen. Gibt es denn keinen konkreten Hinweis, welche Art Verfahren gemeint sind, Du wirst ja gefragt haben?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Untersuchung des Einflusses kategorialer Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Fr 2. Dez 2016, 17:20

Die Sache ist, dass der Lehrstuhl nicht auf quantitativ empirische Forschung spezialisiert ist.

Man muss ja darauf nicht gleich spezialisiert sein.

ich verstehe eure Empörung als Experten

Da missverstehst Du was. Es geht nicht um Empörung, sondern darum, zu verstehen,
worin der Auftraggeber die Problematik sieht und welche Alternativen ihm vorschweben.
Das ist, zumindest für mich, nicht nachvollziehbar geschildert. Und wenn Du das mit
Denen Ansprechpartnern nicht klärst, dann bleibt hier nur noch die Glaskugel.

Lehrstuhl sagte, die Beobachtungszahl ist nach Faustregel zu klein und ich soll ein anderes Verfahren dafür finden.

Wenn es nicht mehr Informationen waren, dann ist das leider
nicht nachvollziehbar. Du müsstest vielleicht nachfragen, was
für eine Faustregel das sein soll und worauf sie sich bezieht.
Auch das "dafür" ist nicht verständlich - bezieht sich das nur
auf die 1 Variable, bezieht es sich auf das gesamte Vorhersagemodell...

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons
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Re: Untersuchung des Einflusses kategorialer Variablen

Beitragvon bele » Fr 2. Dez 2016, 17:34

PonderStibbons hat geschrieben:
ich verstehe eure Empörung als Experten

Da missverstehst Du was. Es geht nicht um Empörung, sondern darum, zu verstehen,
worin der Auftraggeber die Problematik sieht und welche Alternativen ihm vorschweben.
Das ist, zumindest für mich, nicht nachvollziehbar geschildert. Und wenn Du das mit
Denen Ansprechpartnern nicht klärst, dann bleibt hier nur noch die Glaskugel.

Das sehe ich auch so. Empörung ist nicht das Thema. Wenn Du nur Grundkenntnisse in der Statistik hast (und das ist gar nicht abschätzig gemeint, aber der andere Thread deutet darauf hin) und Du unterstellst, dass Dein Prof auch nicht sehr fit in Datenanalyse ist, dann besteht hier eine sehr große Gefahr, dass es ein Missverständnis gegeben hat, einen Kommunikationsfehler und wir hier ein Scheingefecht führen, in dem wir einen Riesen bekämpfen, der nur eine Windmühle ist.

Die Antwort auf diesen Thread ist sehr wahrscheinlich mehr und bessere Kommunikation, und nicht irgendwas zwischen den Deckeln des Statistikbuchs.

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