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[Anonymosaurus]

Hallo,

Ich möchte eine Regression mit einer metrischen abhängigen Variable und einer kategorialen unabhängigen Variable durchführen.

Die metrische Variable ist intervallskaliert (Betrag in €), wohingegen die unabhängige Variable die Zugehörigkeit der Teilnehmer zu einem Treatment meint:
Also Treatment1, Treatment 2 ... .

Neben einer ANOVA soll ich jetzt noch eine Regression durchführen. In der Literatur wird von Dummy Variablen gesprochen, oftmals aber nur ob das Merkmal vorliegt oder nicht.

Kann ich irgendwie einfach eine Regression zwischen den verschiedenen Treatments durchführen?

[bele]

Die deutschsprachige Wikipedia hat ein Beispiel, in dem vier Parteien durch drei Dummyvariablen codiert werden. Bitte schau Dir das Beispiel an und stell dann dazu die Fragen, was Du noch nicht verstanden hast:
https://de.wikipedia.org/wiki/Dummy-Variable#Beispiel

Es ist nicht zu erwarten, dass Du durch die Regression sehr viel mehr gewinnst als durch die ANOVA und die Mittelwerte der Gruppen - es sei denn, es kommen dann auch neue Prädiktorvariablen ins Spiel.

LG,
Bernhard

[Anonymosaurus]

Hallo Bernhard,

das würde bedeuten, dass sich bei meinem Beispiel in etwa so vorgehen könnte, dass ich insgesamt 4 verschiedene x Werte habe:

x1 x2 x3 x4
Treatment 1 1 0 0 0
Treatment 2 0 1 0 0
Treatment 3 0 0 1 0
Treatment 4 0 0 0 1
Konrolgruppe 0 0 0 0

Von einer Regression erhoffe ich mir in erster Linie eine etwas vereinfachte Auswertung, da ich bei einer ANOVA eine mehrstufige Betrachtung nicht drum herum kommen würde. das wiederum ist schwer, da ich unterschiedliche Teilnehmeranzahlen in den Gruppen habe, also ein z.T. stark unbalanciertes Design.

[bele]

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                 x1     x2    x3     x4
Treatment 1      1      0     0      0
Treatment 2      0      1     0      0 
Treatment 3      0      0     1      0 
Treatment 4      0      0     0      1
Konrolgruppe     0      0     0      0


Ja, so kann man das machen. In der Regel muss man das aber nicht von Hand machen, sondern überlässt das der Software, die man benutzt.

Im Ergebnis wird der Intercept der Mittelwert der Kontrollgruppe sein und die Koeffizienten für , , und werden die Abweichungen der Mittelwerte vom Mittelwert der Kontrollgrupppe sein.

Von einer Regression erhoffe ich mir in erster Linie eine etwas vereinfachte Auswertung, da ich bei einer ANOVA eine mehrstufige Betrachtung nicht drum herum kommen würde.

Die Begründung habe ich nicht verstanden, aber das macht ja nichts. Wenn Du eine Lineare Regression einfacher auswerten kannst, dann mach eine lineare Regression. Dagegen gibt es nichts einzuwenden.

LG,
Bernhard