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[statnew1]

Um Hier nochmal Klarheit zu schaffen über die Indexbildung:

Meine Frage war nach einer der Bildung eines Index für die abhängige Variable in Regression. Der Index bezieht sich auf einzelne verschiedene Indikatoren, welche zusammengefasst werden.

Mit wurde dabei die Hauptkomponenten von @bele vorgeschlagen, welche leider nicht zielführend für die Recherche ist, da sie für diesen Fall nicht anwendbar ist und keinen Bezug zur Thematik hat.

Das Problem wurde anders gelöst, da auch keine Auswertungsvorschrift, wie @PonderStibbons meinte vorhanden war.

Anstatt dessen wurde ein additiver index gebildet, also das arthimetische Mittel. Dies ist möglich für lineare Regressionen. Angepasst werden kann dieser durch Gewichtungen oder der Nutzungen eines multiplikativen Index. Dabei muss man aber aufpassen wie mit den NAs umgegangen wird. Für mich hat das die Thematik gelöst und nicht dieser Thread in Forum.


Trotzdem danke an alle für die hilfe!

[PonderStibbons]

Wenn es Merkmale zur Qualitätsmessung von Einrichtungen gibt, dann müsste es doch eine Auswertungsvorschrift geben.
Woher stammt das Messinstrument und wer alles benutzt es?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[statnew1]

Siehe ersten Thread

[bele]

Hi,

Deine Idee ist, dass es 20 verschiedene Variablen gibt, deren gemeinsame Korrelation ein Maß für die latente Variable Qualität ist. Du musst von 20 Dimensionen auf 1 Dimension reduzieren und ein klassisches Verfahren der Dimensionsreduktion ist die Hauptkomponentenanalyse aka PCA. Du müsstest annehmen, dass die erste Hauptkomponente Dein Maß für Qualität ist.
Wenn ich in letzter Zeit nach PCA und Regression google finde ich überall PCA für die unabhängige, nie für die abhängige Seite, aber ich wüsste nicht, was dagegen spricht. Wenn Du was lesenswertes dazu findest, würde ich mich selbst über den Link freuen.

LG, Bernhard

[statnew1]

Siehe ersten thread

[bele]

Hi!

Die Hauptkomponentenanalyse führt zu einer Gewichtung, mit der dann addiert wird. Es führt also nicht zu einem multiplikativen Vorgehen. Such mal auf Youtube nach "StatQuest PCA" - da wird das ganz anschaulich, leider nur auf Englisch, gezeigt.
Warum es sich mit missing data leichter multiplizieren als addieren lassen soll entzieht sich leider meinem Verständnis.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Die eigenen Beiträge zu löschen und die Antworten damit zu entwerten und den Thread für weitere Interessierte unbrauchbar zu machen, ist schon ein starkes Stück.

[statnew1]

Ich kann die Fragestellungen gerne wieder hinzufügen, wusste nicht dass es ein Problem hier ist. Zumal meine Fragestellung auch sehr individuell zu geschnitten war.