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[Bergfex]

Hallo uns schoene Gruesse aus dem Ausland. Ich bin neu hier und arbeite an meiner masterarbeit. Leider bin ich statistisch gesehen eine echt Pfeife. Warum ich mich an euch wende. Ich haette folgendes Problem.
An sich habe ich eine Zielvraiable, die ordinal ist (kein Kontakt, Kontakt 1 - 3 mal, > 3 mal Kontakt). Nun denke ich adueber nach, ob ich die Zielvariable umkodier in eine binaere variable (Kontakt/ kein kontakt). Mein Gedanke dahinter ist, dass ich viell. spaeter eine log. Regression und eben den X2-test (N = 83) dann anwenden koennte. Nun aber das eigentliche Problem. Es gibt ja nicht nur die Zielgroesse, ueber die betreffend einer Testauswahl viel geschrieben wird (ordinal, dichotom, abhaengig etc.) sondern auch die Einflussgroessen. Ueber diese kann ich jedoch viel weniger finden. Es wuerde mich jedoch sehr ueberraschen, wenn diese bei der Auswahl eines Testes nicht auch eine Rolle spielen. Kann ich zum Beispiel Chi² anwenden, wenn die Einflussvariable stetig waere (Berufserfahrung in Jahren)? Oder muesste ich diese auf alle Faelle umkodieren in eine dichotome Varialbe (mehr als 20 Jahre / weniger als 20 Jahre)? Wuerdet ihr besser einen anderen Test anraten, wo ich die ordinale Zielgroesse sogar belassen koennte.

vielen Dank fuer eure Hilfe.

Bergfex

[integral]

An sich habe ich eine Zielvraiable, die ordinal ist (kein Kontakt, Kontakt 1 - 3 mal, > 3 mal Kontakt). Nun denke ich adueber nach, ob ich die Zielvariable umkodier in eine binaere variable (Kontakt/ kein kontakt).

Das würde ich nicht unbedingt machen, da du Informationen verlierst, wenn du aggregierst.

Mein Gedanke dahinter ist, dass ich viell. spaeter eine log. Regression und eben den X2-test (N = 83) dann anwenden koennte.

Die Methoden sollten sich den Daten anpassen und nicht umgekehrt.

Nun aber das eigentliche Problem. Es gibt ja nicht nur die Zielgroesse, ueber die betreffend einer Testauswahl viel geschrieben wird (ordinal, dichotom, abhaengig etc.) sondern auch die Einflussgroessen. Ueber diese kann ich jedoch viel weniger finden. Es wuerde mich jedoch sehr ueberraschen, wenn diese bei der Auswahl eines Testes nicht auch eine Rolle spielen. Kann ich zum Beispiel Chi² anwenden, wenn die Einflussvariable stetig waere (Berufserfahrung in Jahren)? Oder muesste ich diese auf alle Faelle umkodieren in eine dichotome Varialbe (mehr als 20 Jahre / weniger als 20 Jahre)? Wuerdet ihr besser einen anderen Test anraten, wo ich die ordinale Zielgroesse sogar belassen koennte.

Die Masse der Kontingenzanalyse (x-Felder-Tabellen) wie , Cramer's V, Kontingenzkoeffizient, etc. brauchen kategoriale/ordinale Daten. Wenn deine aV/uV stetig ist, kannst du natürlich katerorialisieren, aber dadurch gehen Informationen verloren (schlechte Idee).