STATISTIK-FORUM.de

[don-jojo]

Hi Leute,
ich habe bei der Auswahl meines statistischen Verfahrens ein kleines (und für die meisten hier wahrscheinlich peinliches Problem).
Ich weiß gerade nicht, wie ich meine UV's behandeln soll. Kurz gesagt untersuche ich, inwieweit sich Persönlichkeitsprofile (UV 1) und die kindliche Beziehung von Straftätern an ihren Eltern (UV 2) auf ihre Straftat (AV) auswirken
Die Persönlichkeitsdimensionen werden mit dem NEO-PI-R erhoben, die Bindung an die Eltern mittels des CTQ. Für die AV wurde ein eigener Fragebogen entwickelt. Dieser enthält nominale Daten wie z.B.: "Welchen Schulabschluss haben sie?" und ordinale Daten wie z.B.: "Wie lange im Vorraus haben sie die Tat geplant?".
Ich würde einfach nun gerne wissen, welches statistische Verfahren hier am besten geeignet ist.

Danke im Vorraus

[PonderStibbons]

Ich weiß gerade nicht, wie ich meine UV's behandeln soll.

Was meinst Du mit behandeln?

Kurz gesagt untersuche ich, inwieweit sich Persönlichkeitsprofile (UV 1)

Wie wird aus 5 (?) Messungen dann 1 unabhängige Variable? Entsteht daraus nach eine Verrechnungsvorschrift eine kategoriale Variable mit k Stufen?

Die Persönlichkeitsdimensionen werden mit dem NEO-PI-R erhoben, die Bindung an die Eltern mittels des CTQ.

Welche Messungen liefert der, auf welchem Skalenniveau? Welche werden in der Analyse verwendet?

Für die AV wurde ein eigener Fragebogen entwickelt. Dieser enthält nominale Daten wie z.B.: "Welchen Schulabschluss haben sie?" und ordinale Daten wie z.B.: "Wie lange im Vorraus haben sie die Tat geplant?".

Schulabschluss wäre demnach Bestandteil der abhängigen Variable "Straftat"? Vermutlich ja nicht. Wie wird aus dem Fragebogen mit diversen Fragen dann die 1 abhängige Variable "Straftat"? Oder sollen mehrere Variablen vorhergesagt werden, die gemeinsam "Straftat" repräsentieren?

Ich würde einfach nun gerne wissen, welches statistische Verfahren hier am besten geeignet ist.

Verfahren geeignet wofür? Es ist noch nicht so recht ersichtlich, worauf Du hinaus willst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons