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[Statistiko]

Hallo Zusammen,

Ich stehe bei der Auswertung meiner Masterarbeit etwas auf dem Schlauch und hoffe, ihr könnt mir weiterhelfen.
Anhand einer multiplen linearen Regression möchte ich den Vertriebserfolg messen (In diesem Fall ist der Vertriebserfolg die Umsatzhöhe)
Ich habe mehrere unabhängige Variablen. Der Großteil ist metrisch. Ich habe aber auch 3 Variablen, welche Ordinal (von 1-10) gemessen wurden.
Die Ordinalen Variablen sind z.B. das Preisniveau der Produkte. (1=niedrig..also gut, 10=sehr hoch.. also schlecht) oder die Erklär Bedürftigkeit (1=niedrig..also gut, 10=sehr hoch.. also schlecht).
Bei der Auswertung nun fällt mir auf, dass der Regressionskoeffizient der ordinalen Variablen nicht Negativ ist (also mit einem -) sondern positiv. Das bedeutet ja, dass mit steigendem Preisniveau der Vertriebserfolg steigt, was falsch wäre. Wie könnte ich das umcodieren, dass es richtig ausgewertet werden kann?
Vielen Dank vorab.
(Ich arbeite mit SPSS)

[PonderStibbons]

Wenn Du das "ordinalskaliert" ganz ernst nähmst, dürftest Du das so gar nicht verwenden, sondern müsstest jeweils
9 dummy-Variablen daraus machen.

Davon abgesehen, was sollte eine andere Codierung bewirken? Der Zusammenhang "je höher das
Preisniveau, desto höher der Erfolg" wird sich dadurch nicht ändern.

Allerdings weiß ich nicht konkret, was Du mit Umcodieren meinst. Nur um die Werte 1 bis 10 zu
ändern in 10 bis 1 braucht Du vermutlich keine Beratung.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Statistiko]

Danke für die Rückmeldung. Vielleicht interpretiere ich das auch falsch.
1-10 wird ja auch als "metrisch" bezeichnet, jedoch sind meine anderen UV jeweils in Prozent gemessen. (Zum Beispiel Anzahl der Vertriebsmitarbeiter in der Belegschaft, gemessen in %)

Nun habe ich ja die 3 Variablen, welche von 1-10 abfragen. Muss ich diese anpassen, da die anderen Variablen in Prozent gefragt haben, oder dürfen diese so mit im Modell gerechnet werden?

[PonderStibbons]

Ob das von 1 bis 10 geht oder von 10 bis 1, das bleibt sich gleich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons