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[Christian24]

Hallo,

ich bin auf der Suche nach einem Verfahren bei dem ich zwei nominal skalierte Variablen in Beziehung mit einer metrisch skalierten Variable setzen kann. Es liegen die metrisch skalierten Werte vor, welche dadurch entstanden sind, dass die beiden nominal skalierten Variablen in einem Experiment variiert wurden. Beide nominal skalierten Variablen haben alleine keinen Einfluss auf die metrisch skalierte Variable, sondern wirken nur dann, wenn beide beide nominalen Variablen zusammen auftreten. Die eine nominal skalierte Variable hat 4 Ausprägungen, die andere Variable hat 8. Welches Statistische Verfahren kann ich nutzen, um zu überprüfen, welche Kombination aus beiden nominal skalierten Variablen den stärksten Einfluss auf die metrisch skalierte Variable hat?

Ich hoffe, ich konnte mein Problem ansatzweise verständlich schildern und danke schon jetzt für die Unterstützung!!

Liebe Grüße

Christian

[PonderStibbons]

Eventuell zweifaktorielle Varianzanalyse, sofern die Zahl der Beobachtungen pro Kombination ausreicht und die Beobachtungen voneinander unabhängig sind (keine mehrfachen Messungen der abhängigen Variable an demselben Objekt unter verschiedenen Bedingungen). Worum handelt es Dich konkret bei dem Experiment, d.h. wie lautet das Thema und die Fragestellung, wie sahen die experimentellen Manipulationen aus, was ist die abhängige Variable und wie wurde sie gemessen, wie groß ist die Stichprobe.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Vorläufige Antwort, während wir auf die Beantwortung von PonderStibbons Frage warten:
Man kann einlineares Modell rechnen (z. b. lineare Regression), wobei die nominalen Variablen in dummycodierung eingehen und die Kombinationen als Interaktionsterme. Nun gibt es 4*8 = 32 verschiedene Kombinationen. Um alle 32 Kombinationen ausreichend sicher quantifizieren zu können brauchst Du eine Menge Beobachtungen.

Während Du auf die nächsten Antworten wartest schlage ich vor, die Begirffe Dummycodierung oder Dummyvariable und Interaktionsterm nachzulesen.

LG,
Bernhard