STATISTIK-FORUM.de

[kuhline]

Hallo,
ich möchte eine lineare Regression mit einer 5-stufigen intervallskalierten abhängigen Variable (ist eine ordinale Variable, der ursprünglich Prozentangaben zugrunde lagen, d.h. 0-20% etc.) durchführen, die eine starke rechtsschiefe Verteilung aufweist (niedrigste Kategorie hat die meisten Fälle, Fallzahl nimmt bei steigenden Kategorien stark ab); leider habe ich nichts darüber gefunden, ob man solche Variablen sinnvoll transformieren kann. Ich habe zum Testen bereits mehrere Transformationen (Quadratwurzel, Logarithmus, Inverse) in SPSS durchgeführt, konnte die Verteilung jedoch nicht groß beeinflussen (bei Quadratwurzel und Inverse war sie immer noch rechtsschief, bei der Inverse hat sie sich umgekehrt). Liegt das an den wenigen Kategorien oder daran, dass die Verteilung zu stark rechtsschief war?
Danke und liebe Grüße

[PonderStibbons]

Warum willst Du sie transformieren? Eine symmetrische Verteilung kriegst Du damit niemals hin,
aber eine symmetrische oder sogar Normalverteilung der AV ist für eine lineare Regression ohnehin
nicht erforderlich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[kuhline]

Hallo,
die Residuen sind nicht normalverteilt, sondern ebenfalls stark rechtsschief, daher die Überlegung. Wenn du eine andere Idee hast, wie man die rechtsschiefen Residuen gerader biegen könnte, gerne

[PonderStibbons]

Du hast doch n > 30, da ist der F-Test auch bei schiefer Verteilung der Residuen verlässlich (zentraler Grenzwertsatz).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[kuhline]

Auch wenn die Fallzahlen der AV nach Kategorien 274 - 51 - 16 - 6 - 3 sind?
Alle Voraussetzungen bis auf Normalverteilung und Homoskedastizität sind gegeben, da macht mir die schiefe Verteilung und die geringe Fallzahl in manchen Kategorien Sorgen. Kann ich also ignorieren?

[PonderStibbons]

Was für Kategorien? Du hast gesagt, Du behandelst das als intervallskaliert.

[kuhline]

Ja, wie im ersten Post beschrieben, ist die Variable intervallskaliert, aber deshalb gibt es ja doch 5 Kategorien - mit gleichen Abständen (0 bis 100% aufgeteilt in 5 gleich große Abstände).