Hallo zusammen!
In einer Projektarbeit sollen zwei Modelle der Arbeitszufriedenheit miteinander verglichen werden: ein kategoriales mit einem dimensionalen Modell. Die erhobenen Prädiktoren (4 Kernvariablen) sind identisch, nur die Verrechnung der Variablen erfolgt einmal durch eine Verrechnungsvorschrift (Cut-off-Werte und Kombination der Kernvariablen führt zu bestimmten Zufriedenheitstypen) die zur Kategorienbildung führt und einmal als kontinuierliche Ausprägung (Scores) auf kontinuierlichen Variablen (dimensionales Modell). Mit dem Modellvergleich möchte ich zeigen, dass die dimensionale Auswertung mehr Varianz in globaler Arbeitszufriedenheit aufklärt. Die dahinterstehende Annahme ist, dass die Kategorienbildung einen Informationsverlust in den Daten bewirkt. Meine Idee wäre, unter anderem, die Datenauswertung mit einer multiplen Regression zu rechnen. Im Falle der kontinuierlich erhobenen Variablen können diese ja ohne weiteres in die Analyse aufgenommen werden. Im Falle der kategorialen Variablen würde ich annehmen, dass eine Dummy-Kodierung der resultierenden Zufriedenheitstypen angemessen wäre. Meine Fragen: ist dies zu einfach gedacht? Kann ich im Anschluss an diese Analysen überhaupt einen Vergleich anstellen? Hat hier jemand mögliche Ideen, wie so ein Modellvergleich besser vorgenommen werden kann?
Vielen Dank im Voraus für Hilfestellungen!
Viele Grüße
Franka