Eine oder zwei multiple Regressionen?

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon glamp » So 11. Jun 2017, 20:47

Hallo zusammen,

Ich schreibe gerade meine Abschlussarbeit und wollte kurz eure Meinung zu 2-3 Fragen wissen. Als Vorwarnung, ich bin nicht gerade ein Statistikprofi^^

Also es geht um folgendes: Ich habe anhand der vorhandenen Literatur ein Modell entwickelt mit 4 unabhängigen Variabeln und einer abhängigen Variabel. Zudem habe ich zwei Testgruppen mit je 35 Stichproben (also total 70 Stichproben).

Die Variablen habe ich mit jeweils 4 Likert Skalen gemessen. Ich weis, dass man theoretisch das ganze mit SEM analysieren würde, glücklicherweise hat mir mein Betreuer gesagt, dass ich dies nicht tun muss. Ich analysiere Cronbachs alpha für die Reliabilität und die Vaidität muss ich ebenfalls nicht weiter betrachten, da dies anhand des Stichpprobenumfangs fast nicht möglich ist und die verwendeten Konstrukte bereits etabliert sind (von Betreuer ebenfalls bestätigt).

Es geht nun um folgendes: Ich habe zwei Fragestellungen, die erste bezieht sich auf die Frage, welche unabhängigen Variablen einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable haben. Bei der zweiten Frage geht es darum, ob sich die abhängige und die unabhängigen Variablen in den beiden Testgruppen unterscheiden. Die zweite Frage ist leicht zu beantworten in dem ich einen einfachen T-Test für unabhängige Variablen durchführe. Ein Problem habe ich bei der ersten Fragestellung. Die Fragestellung möchte ich anhand einer multiplen Regression beantworten. Darf ich nun eine multiple Regression für beide Stichproben zusammen durchführen oder muss ich zwei multiple Regression für jede Stichprobe durchführen? Falls ich zwei Regressionen machen muss, gibt es dann nicht möglicherweise ein Problem mit dem Stichprobenumfang? Muss ich zudem in der Arbeit eine Analyse der Korrelationen in Betracht ziehen oder reicht es wenn ich die Voraussetzungen der Regression prüfe und dann die Regression durchführe?

Danke euch vielmals :)
glamp
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Re: Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon PonderStibbons » Mo 12. Jun 2017, 08:28

Vielleicht beschreibst Du einemal die konkreten Fragestellungen und die konkreten Variablen und die konkreten Messungen. So abstrakt ist das leider etwas langweilig und wenig durchschaubar.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon glamp » Mo 12. Jun 2017, 14:00

Ja klar :)

Alsoes geht darum, dass ich fieEinflussfaktoren auf die Kundenzufriedenheit im E-Commerce untersuche. Anhand der Literatur habe ich die unabhängigen Variablen Ease of Use, Web Design, Information Design und Assurance, welche die Satisfaction beeinflussen. Diese Variablen habe ich mit jewils 4 Items gemessen, je eine 7-stellige Likertskala. Zudem habe ich diebeiden Gruppen Desktop und Smartphone. MeineThese ist es, dass sämtlicheVariablen beim Smartphone signifikant tiefer bewertet werden (dies ist wirddurchmeine Daten auch bestätigt. Nun sollte ich aber noch eine multiple Regression machen, um aufzuzeigen, dass auch wirklichein Einfluss besteht der unabhängogen auf die abhängige. Muss ich nun fürDesktop undSmartphonejeeine Regression machen oder darf ich mit der gesamtenStichprobe eine Regression machen? Ich gege davon aus, dass der Einfluss bei beiden Gruppen gleich ausgeprägt ist. Da mein Stichprobenumfang total nur 70 ist (je 35), besteht bei zwei Regressionen womöglich auch das Problem,dass der Umfangdann mit 35 relatov klein ist...

Wäre es vielleicht auch eine Möglichkeit einen Chow Test zu machen, um aufzuzeigen, dass die Koeffizienten gleich ausgeprägt sind und dann nur eine multiple Regression zu machen?

Danke euch vielmals :)
glamp
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Re: Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon PonderStibbons » Mo 12. Jun 2017, 14:16

Diese Variablen habe ich mit jewils 4 Items gemessen, je eine 7-stellige Likertskala.

Ich verstehe das so, dass Du 5 Variablen hast, jede mit einer Likert-Skala gemessen, die jeweils aus 4 Items vom Likert-Typ besteht (Antwortformat 7stufig)?
Nun sollte ich aber noch eine multiple Regression machen, um aufzuzeigen, dass auch wirklich ein Einfluss besteht der unabhängogen auf die abhängige. Muss ich nun fürDesktop undSmartphonejeeine Regression machen oder darf ich mit der gesamtenStichprobe eine Regression machen?

Das kommt auf die präzise Fragestellung an, die habe ich nicht recht verstanden. Du kannst gegebenenfalls eine Regressionsanalyse mit der Gesamtstichprobe machen, den Faktor "Gruppe" (0/1-codiert) einbeziehen sowie die Wechselwirkungen (z.B. Gruppe*Ease of Use). Die Wechselwirkungen zeigen, ob der Effekt von z.B. Ease of Use je nach Gruppe unterschiedlich stark ist. 9 Prädiktoren bei n=70 geht vielleicht gerade noch. Allerdings hast Du so oder so zu wenig Probanden für eine aussagekräftige Studie.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon glamp » Mo 12. Jun 2017, 17:13

Danke für die Antwort!

Das mit der Likertskala und den Items hast du richtig verstanden, dass ist genau so.

Bezüglich der Fragestellung ist es wiefolgt:
Im Fokus sreht der T-Test, da es um den Unterschied zwischen Mobile und Desktop geht.
Theoretisch könnte ich, auch nur ein T-Test bei Satisfaction machen und hätte meine Hauptfragestellung bereits beantwortet. Nun geht es aber darum, dass ich noch erklären möchte woher dieser Unterschied kommt.
Meine Argumentation wäre: Ease of use, Webdesign, Information Design und Assurance haben einen signifikanten Einfluss auf die Satisfaction. Die Begründug wäre: In sämtlichen unabhängigen Variablen ist anhand des T-Test der Wert beim Desktop signifikant höher, wodurch sich auch der Unterschied bei Satisfaction erklären lässt. Daher geht es nun noch darum nachzuweisen, dass diese vier unabhängigen Variablen die abhängige (Satisfaction) auch tatsächlich signifikant beeinflussen. Die Frage ist nun eben, ob ich für Desktop und Mobile eine getrennte Regression machen muss oder nicht?
Gemäss Field (2009) buracht es für eine Regression pro unabhängige Variabel mind. 10-15 Stichproben sprich in meinem Fall 40-60 Stichproben. Dies wäre allerdings nur gegeben, wenn ich die Gesamtestichprobe (n=70) nehmen kann... Allgemein wurde der Stichprobenumfang mit meinem Dozenten abgesprochen (sollte also okay sein für den Umfang meiner Arbeit)
Was hälst du von der Idee einen Chow-Test zu machen und anhand von diesem zu argumentieren, dass es lediglich eine Regression mit dem gesamten Datensatz braucht?
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Re: Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon PonderStibbons » Mo 12. Jun 2017, 18:53

Daher geht es nun noch darum nachzuweisen, dass diese vier unabhängigen Variablen die abhängige (Satisfaction) auch tatsächlich signifikant beeinflussen.

Wenn Dich nur der generelle Effekt interessiert und Wechselwirkungen eher auszuschließen sind, kannst Du eine multiple Regression mit den 4 Prädiktoren und der Gesamtgruppe machen. Oder Du nimmst zusätzlich Gruppe als Prädiktor mit rein, dann kannst Du sehen, ob der Effekt von Gruppe durch Hereinnahme der 4 Prädiktoren verringert wird. 4-5 Prädiktoren bei n=70 geht schon.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon glamp » Mo 12. Jun 2017, 19:12

Okay super danke vielmals!

Das ist genau so wie ich mir das gedacht (erhofft) habe :)

Ich werde es mal mit der Dummy Variable (Mobile/Desktop) rechnen und schauen was rauskommt.

Sorry aber die Frage interessiert mich dennoch immer noch: Könnte ich hier theoretisch auch mit einem Chow-Test argumentieren, wieso ich nur eine Regression mit dem ganzen Stichprobenumfang durchführe?

Danke dir :)
glamp
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Re: Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon PonderStibbons » Mo 12. Jun 2017, 19:56

Sorry aber die Frage interessiert mich dennoch immer noch: Könnte ich hier theoretisch auch mit einem Chow-Test argumentieren, wieso ich nur eine Regression mit dem ganzen Stichprobenumfang durchführe?

Sehe ich keine Veranlassung zu.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Eine oder zwei multiple Regressionen?

Beitragvon glamp » Di 13. Jun 2017, 12:47

Okay danke dir.

Regression mit und Regression ohne dummy Variable hat R squared prakrisch nicht verändert (wenigee als 0.001). Zudem ist die dummy Varaible ganz klar nicht signifikant (p=0.83). Folglich kann ich anhand dieser Zahlen argumentieren, dass nur eine Regression mit der gesamten Stichprobe nötig ist, da der Einfluss des Device (also Desktop oder Smartphone) klar nicht signifikant ist. Soweit alles richtig oder?
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