Geringe Versuchspersonenzahl in einer Geschlechtskategorie

Fragen, die sich auf kein spezielles Verfahren beziehen.

Geringe Versuchspersonenzahl in einer Geschlechtskategorie

Beitragvon Franzi_Psy » So 14. Jul 2024, 13:21

Hallo :)
ich schreibe aktuell meine Bachelorarbeit und ich stelle mir folgende Frage: Wie gehe ich damit um, wenn ich das Geschlecht gerne als Kontrollvariable in meine Regressionsanalyse einfließen lassen möchte, aber eine Geschlechtskategorie (z.B. "divers") nur wenige Fallzahlen hat (z.B. n = 10). Muss das Grenzwerttheorem (je nach Quelle min. 30/ 50 Versuchspersonen) in jeder Geschlechtskategorie gelten?

Ich bedanke mich im Voraus! :)

Liebe Grüße
Franzi
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Re: Geringe Versuchspersonenzahl in einer Geschlechtskategor

Beitragvon PonderStibbons » So 14. Jul 2024, 15:11

Es geht darum, wie sich die Vorhersagefehler des gesamten Modells verteilen. Wenn die Vorhersagefehler
des Gesamtmodells nicht aus einer Normalverteilung stammen, dann gilt dies ab ca. 30 oder 50 Fällen
in der Gesamtstichprobe als nicht bedenklich für die Gültigkeit der statistischen Signifikanztests. Die
absolute oder relative Größe von Subgruppen ist unerheblich.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Geringe Versuchspersonenzahl in einer Geschlechtskategor

Beitragvon Franzi_Psy » So 14. Jul 2024, 15:46

Hi PonderStribbons,
danke für deine schnelle Antwort. Kannst du mir sagen, ob dennoch empfohlen wird, dass wenn eine Kategorie eine sehr geringe Fallzahl hat (z.B. 5 von N=800), diese nicht in der Regressionsanalyse zu berücksichtigen? (Da ich möglicherweise z.B. nicht auf die Grundgesamtheit dieser Kategorie schließen kann?)

LG Franzi
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Re: Geringe Versuchspersonenzahl in einer Geschlechtskategor

Beitragvon bele » So 14. Jul 2024, 18:00

Hallo Franzi,

Wenn Du denkst, dass divers Sein Eine Rolle spielt, dann solltest Du das mit ins Modell aufnehmen oder die diversen herausnehmen. Je mehr Variablen die sonst mitbringen, umso eher drin lassen.

Vielleicht entspannt dieser Beitrag Dein Verhältnis zur Normalverteilung: nutzung-des-forums-f44/gelman-hill-vehtari-normalverteilung-lineare-regression-t13567.html

LG,
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