Hallo Mäuschens,
ich finde es gut, dass Du den Hinweis mit der ordinalen Struktur von wum6 aufgegriffen hast und ordinale Regressionen rechnest.
Da man die Koeffizienten ja nicht als Wahrscheinlichkeiten interpretieren kann und das mit den ordinalen Kategorien ja sowieso etwas komplizierter ist
Man kann ja aber trotzdem ein paar Beispielsituationen rechnen und die Koeffizienten zueinander und zu den cut-Werten in Bezug setzen. Nehmen wir beispielsweise die Bildung und ich konstruiere mir jetzt mal eine Situation, die einen möglichst geringen Bildungswert vorhersagen soll: Eine 70-jährige Frau aus einem Einzelgehöft in Westdeutschland kommt im linearen Teil des Modells auf -.045*70 - 0.018 -1.08 = -4.2. Verglichen mit einem Cutoff von -4,81 also immer noch darüber. Ist das anhand der Daten plausibel, dass das niedrigste der drei Bildungsniveaus so unwahrscheinlich ist? Unterhalb von 43 Jahren wird für die gleiche Frau dann das höchste der drei Bildungsniveaus vorhergesagt. Du kannst also schon versuchen, diese Koeffizienten zu interpretieren, wenn Du sie auch nicht direkt in Wahrscheinlichkeiten umrechnen kannst. Frau-Sein senkt das vorhergesagte Bildungsniveau soviel wie 3,1 Lebensjahre.(Ob das in Deinem Kontext hilfreich oder absurd ist, musst Du selbst entscheiden.) Es ist also nicht grundsätzlich so, als ob man die Koeffizienten gar nicht anschaulich machen könnte.
Zur Bildung: Wer ländlich wohnt hat im Vergleich zu Menschen die in der Großstadt (Referenz) wohnen eine signifikant geringere Wahrscheinlichkeit eine hohe Bildung zu haben.
Ja, das stimmt so.
Der Effekt einer hohen Bildung nimmt mit zunehmender Ländlichkeit ab? Gerade hierbei bin ich mir unsicher wie der steigende Wert von -030 auf -1,08 zu interpretieren ist.
Das interpretierst Du richtig. Vorort entspricht geringerer Bildung, Klein- oder Mittelstadt nochmal geringer, auf dem Land dann der geringsten Bildung. Das gilt so ohne weiteres erstmal in der Stichprobe. Du musst für Dich entscheiden, ob Dir der Vergleich der Koeffizienten als Beschreibung reicht oder ob Du dafür noch eine Signifikanztestung brauchst. Alternativ muss der Betreuer Deiner Arbeit das entscheiden. Dann müsstest Du entweder mit Kontrasten rechnen oder die Regression nochmal mit anderen Basiswerten wiederholen. Mir persönlich würde es reichen, dass die Ergebnisse vernünftigen Vorannahmen entsprechen und eine gewisse Plausibilität haben, aber wie gesagt...
Zum Einkommen: Das Einkommen zeigt keinen bedeutsamen signifikanten Effekt auf den Wohnort. Deshalb würde ich dazu in meiner Analyse auch nichts weiter interpretieren. Einzig der Koeffizient 0.37 beim Vorort müsste hier interpretiert werden - hierbei bin ich mir nun nicht sicher, wie das zu interpretieren ist.
Zunächst wäre ich sehr vorsichtig mit der Formulierung, was hier Einfluss auf was hat. Ist der Wohnort der Grund, dass ich soviel wie ein Städter verdiene oder reicht der Verdienst im von mir erlernten Beruf, um Wohnraum in der Stadt oder der Vorstadt zu finanzieren? Insbesondere wenn Du aus dem Wohnort das Einkommen vorhersagst ist es wenig passend, in der Ergebnisbeschreibung die umgekehrte Richtung zu formulieren. Menschen im Speckgürtel großer Städte können sich Häuser in der Vorstadt und ein Auto zum Pendeln leisten, während die Städter selbst auch Leute in kleinen Wohnungen, in Studenten-WGs und in Sozialwohnungen umfassen und die in kleineren Städten und auf dem Land sind weniger sortiert und im Durchschnitt nicht signifikant anders als die Großstädter. Diesen Teil finde ich also insgesamt nicht so schwer interpretierbar. Dass die
Westdeutschen und die
Männer besser verdienen kann wohl niemanden überraschen.
HTH,
Bernhard