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[MG95]

Hallo ihr Lieben,

Ich bin ganz neu hier und habe ein super dringendes Anliegen! Es betrifft meine Bachelorarbeit...

Ich mache eine binäre Logistische Regression, die ich mit mehreren UVs unterfüttert habe. Es sind auch einige Dummies enthalten. Ich habe alle UV's gleichzeitig im Modell getestet und schon interpretiert usw, aber jetzt sollen einige der Dummies als Kontrollvariablen (Moderatoren) fungieren in Abhängigkeit der UV's.
Ich bin jetzt leider völlig überfordert, wie ich damit umgehen soll.
Meine Überlegung war nun, dass das bisherige Modell ja also quasi das Modell inklusive der Kontrollvariablen ist und ich jetzt die Regression nochmal ohne die Kontrollvariablen durchführen sollte. Dann sollten sich ja unterschiede bei der Modellüte etc ergeben.
Entscheidend wäre doch nun auch die Koeffizientenveränderung der UVs oder?
Wenn ein Moderator dabei ist, wie interpretiere ich aber seinen Regressionskoeffizienten? Ich dachte, die Änderung desKoeffizienten der UV sei entscheidend...
Meine Moderatoren sind Jahre und Industrien, die jeweils aus mehreren Dummies bestehen (2015, 2014, Retail, Internet etc). Kann ich die alle gleichzeitig als Moderatoren testen? Und wirken diese Moderatoren dann auf alle UV's die ich drin habe?
Wie setze ich das ganze in SPSS um?

Ihr merkt, ich bin gerade völlig verloren...
Ich hoffe, damit kann jemand etwas anfangen!
Fragt gerne nach wenn ich etwas genauer erklären soll

Liebe Grüße!

[PonderStibbons]

Ich mache eine binäre Logistische Regression, die ich mit mehreren UVs unterfüttert habe. Es sind auch einige Dummies enthalten. Ich habe alle UV's gleichzeitig im Modell getestet und schon interpretiert usw,

Wie lautet das Thema der Arbeit, wie lauten die Fragestelllungen? Was für Variablen wurden konkret erhoben, wie viele gehen in das Modell ein? Wie groß ist die Stichprobe und wie ist die Häufigkeitsverteilung der abhängigen Variable?

aber jetzt sollen einige der Dummies als Kontrollvariablen (Moderatoren) fungieren in Abhängigkeit der UV's.

Was meinst Du nun - Kontrollvariablen, Moderatoren oder Mediatoren? Oder alle drei?
In Deinem Satz stecken alle drei. Wer hat das "jetzt sollen" angefordert und warum
und wozu? Was erfassen die betreffenden Dummy-Variablen?

Entscheidend wäre doch nun auch die Koeffizientenveränderung der UVs oder?

Siehe oben. Ich verstehe leider noch nicht, was Du machen willst (sollst), noch warum.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[MG95]

Hallo PonderStibbons,
vielen Dank für deine schnelle Antwort.

Ich untersuche in meiner Thesis, ob Firmen auf ein Kundenzufriedenheitsranking (ACSI) reagieren (zB Pressemitteilungen etc)
Meine AV ist also Information release (AV) ja/nein (1/0)

Jetzt habe ich passend dazu verschiedene Variablen in das Modell gebaut, dessen Einfluss ich untersuchen will. Dabei ist die Kundenzufriedenheit mit 3 UV's vertreten (Score, Delta und Rank, wobei Rank als dummy: 1. rank, 2. rank und referenzkategorie 3.Rank und schlechter)
Ansonsten habe ich noch Performance Kennzahlen drin (EBIT und Employees), die sich aber keine Auswirkungen haben und insignifikant sind. Des Weiteren noch eine Dummy variable, mit der ich geschaut habe, wie sich die Tatsache auswirkt, wenn man in einem weiteren Kundnezufriedenheitsranking gelistet ist (j.D. POWER).
Ich habe 1860 Beobachtungen, wobei 166 für AV=1 waren.
Für einen genaueren Überblick, siehe meine angehängte Datei.

Ansonsten hatte ich noch die Variablen Industry und Year, die durch mehrere dummies kodiert sind (referenzkategorie Year: 2016, für Industry: wireless telephone und weitere). Diese variablen habe ich bisher als ganz normale UV's interpretiert, meine Professorin meinte nun aber, dies seien nur Kontrollvariablen, um den Fehlerterm klein zu halten. An sich macht diese Kategorisierung auch Sinn, da diese Variablen ja nur dieFirmen als solche beschreiben. Ich soll nun also schauen, wie sich diese kontrollvariablen auf meine "Fokus-UV's", also alle Kundenzufriedenheitsvariablen (score, delta und rank) auswirken.
Ich meine, es geht hier um kontrollvariablen, bei Moderatoren bin ich mir nicht sicher aber auf keinen fall sind Mediatoren gemeint. Sorry, falls das so verstanden wurde! ich hoffe, diese Erläuterungen geben dem ganzen etwas mehr sinn.

ich versuche also gerade zu verstehen, wie ich diese kontrollvariablen integrieren und testen soll. und wie ich den Effekt auf die Kundenzufriedenheits-UV's herausbekommen kann.

Viele grüße,
MG95

[MG95]

Hier die Datei

https://www.dropbox.com/s/r05g53fkxd6tz ... 8.pdf?dl=0

[PonderStibbons]

Ich habe 1860 Beobachtungen,

Von 1860 verschiedenen Firmen?

Ich soll nun also schauen, wie sich diese kontrollvariablen auf meine "Fokus-UV's", also alle Kundenzufriedenheitsvariablen (score, delta und rank) auswirken.

Direkt davor schriebst Du, dies seien nur Kontrollvariablen, um den Fehlerterm klein zu halten, was nachvollziehbar ist. Kontrollvariablen sind für sich nicht interessant hinsichtlich der Fragestellung und man kann auf ihre Interpretation hier verzichten (laut Betreuerin).

Was meinst Du mit "auf die UV auswirken" - ob sich die Regressionsgewichte der UVs ändern? Ich weiß nicht, ob das so spannend ist bzw. ob das Deine Betreuerin so gemeint hat. Wenn ja, was spricht dagegen, das bisherige Modell um die "Kontrollvariablen" zu erweitern und sich die Änderung der Koeffizienten anzusehen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[MG95]

nein, es sind insgesamt 185 Firmen. die Beobachtungen der AV sind also Reaktionen auf ein erhaltenes Rating in einem bestimmten jahr.

Richtig! ich glaube, diese Veränderung der Koeffizienten zu meinen. Meine Professorin meinte, diese Komponente der Kundenzufriedenheit sei quasi am interessantesten für die Chance einer Reaktion in Bezug auf meiner Forschungsfrage "how do Firms release Information about customer satisfaktion rankings?" (a factor analysis).
es spricht nichts dagegen natürlich! ist also in dem fall nur die Veränderung der Zufriedenheits-UV's von Interesse? die Koeffizienten der Kontrollvariablen sind nicht zu interpretieren?

Viele Grüße,
MG95

[PonderStibbons]

nein, es sind insgesamt 185 Firmen. die Beobachtungen der AV sind also Reaktionen auf ein erhaltenes Rating in einem bestimmten jahr.

Dann geht das so nicht. Du kannst nicht 1860 Beobachtungen von 185 Firmen so behandeln, als seien es
1860 unabhängige Beobachtungen (von 1860 Firmen). Das führt zu verzerrten Standardfehlern und
verfälschten Testergebnissen. Du musst der Tatsache Rechnung tragen, dass Beobachtungen in
Formen geclustert (abhängig) sind, oder die abhängige Variable verändern (z.B. Anteil der
Reaktionen auf alle Ratings einer Firma in einem Jahr - was vermutlich aber auch so seine Probleme
hätte). Eigenartig, dass Deine Dozentin auf diesen basalen Umstand nicht eingeht.

(a factor analysis).

Wo kommt denn die jetzt her?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[MG95]

Bei längerem nachdenken macht dieses Argument absolut Sinn... Meine Betreuerin betreut mich quasi gar nicht, ich muss mich hier irgendwie alleine durch alles wurschteln... Ich glaube, sie weiß selbst nicht richtig, was genau ich überhaupt mache.
Ich habe ihr deine Überlegung mitgeteilt... mal sehen wie sie darauf reagieren wird.
Im Anbetracht meiner restlichen Bearbeitungszeit glaube ich aber kaum, dass ich meine Analyse nochmal komplett neu aufbauen kann :/

Naja faktoranalyse bezieht sich einfach nur darauf, dass ich mir diese speziellen UV's im Bezug auf die Firmen anschaue (ignoriere dieses Kategorisierung).

Angenommen, ich würde jetzt trotzdem mit dem Model arbeiten. Wie würdest du diese Kontrollvariablen einbauen? An welchen Stellen sollte ich sie zur Unterstützung in der Argumentation anführen?

Viele Grüße

[PonderStibbons]

Dazu kann ich nicht viel sagen. Ich kenne nicht den Hintergrund und den Zweck. Was mir unmittelbar einleuchten würde, habe ich bereits beschrieben, Hinzufügen der "Kontrollvariablen" und Betrachtung der Koeffizienten der unabhängigen Variablen in diesem neuen Modell. Sind aber aus meiner Sicht müßige Betrachtungen, da wie gesagt nach Lage der Dinge ein grundlegender Fehler vorzuliegen scheint.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons