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[Grünewanne]

Hallo ,

Disclaimer: ich bin ziemlich unwissend, ich hoffe jemand nimmt sich trotzdem meiner an.

Es geht um Folgendes: ich möchte Einflussfaktoren auf eine bestimmtes Merkmal betrachten. Ich möchte dabei untersuchen, ob drei einzelne Prädiktoren unter Einbezug einer bestimmten Gruppe anderer Prädiktoren (nennen wir sie "Gruppe") einen Einfluss auf das abhängige Merkmal haben.

Mein Verständnis ist so weit, dass ich einerseits denke, dass das Regressionsmodell besser ist, je mehr Prädiktoren ich aufnehme. Andererseits frage ich mich, ob ich wenn ich dann die Stärke des Einflusses von A unter Einbezug der "Gruppe" sowie B und C betrachte, nicht ein Ergebnis heraus bekomme, dass mir in Bezug auf meine Frage nicht viel bringt. Es geht mir ja konkret um die Aussage, dass unter Berücksichtigung der "Gruppe" kein Zusammenhang mehr besteht. Wenn ich aber auch B und C mit berücksichtige kann ich ja keine Aussage darüber treffen, ob nun die "Gruppe" oder "B" oder "C" den Unterschied machen. Oder verstehe ich da was grundlegend falsch?

Ich hoffe die Frage ist verständlich, wie gesagt, mein Wissen ist sehr begrenzt.

[PonderStibbons]

Es geht um Folgendes: ich möchte Einflussfaktoren auf eine bestimmtes Merkmal betrachten. Ich möchte dabei untersuchen, ob drei einzelne Prädiktoren unter Einbezug einer bestimmten Gruppe anderer Prädiktoren (nennen wir sie "Gruppe") einen Einfluss auf das abhängige Merkmal haben.

Wie lauten denn Thema und konkrete Fragestellungen, wie sieht das Erhebungsdesign aus, welche Variablen sind konkret diese 3
Prädiktoren, wie groß ist die Stichprobe, wie groß ist die "bestimmte Gruppe anderer Prädiktoren" und welche Art Merkmale sind
das? Wofür ist die Studie, was passiert mit den Ergebnissen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Grünewanne]

Es ist eine Arbeit für ein Seminar in der Uni. Ich möchte nicht allzu konkret auf die Details eingehen. Es geht um die Auswertung von Daten einer sehr großen Studie. Die Stichprobe ist größer als 100.000. Die "Gruppe" besteht aus 3 Merkmalen: dem Bildungsgrad (ordinal), dem Einkommen (metrisch) und der Anzahl der Bücher zu Hause (metrisch). Die drei anderen Merkmale sind das Geschlecht (nominal), das selbst eingeschätzt politische Wissen (ordinal) und die Häufigkeit der Nutzung sozialer Medien (ordinal). Das abhängige Merkmal ist eine Einstellung zu einem bestimmten Thema.

[Grünewanne]

Oh, eine Ergänzung: das abhängige Merkmal ist auch ordinal

[PonderStibbons]

Also wäre die Frage, ob der Effekt von Bildungsgrad sich verringert oder vernachlässigbar wird,
wenn das Modell für Geschlecht, Wissen und Mediennutzung adjustiert wird? Jetzt verstehe ich
die Rolle von Einkommen und Bücherzahl für die Studienfragestellung noch nicht, aber
man könnte hierarchisch herangehen (1. Stufe Bildung, 2. Stufe Hinzunahme Co-Variablen,
3. Stufe Hinzunahme Einkommen, Bücher; bei Bücherzahl könnte man überlegen, ob
eine Logarithmierung nicht sachgerechter wäre als die Ausgangsvariable zu verwenden,
weil das vermutlich extrem schief verteilt ist). Bei einer Stichprobe von 100.000 heißt dann
statistische Signifikanz nicht unbedingt viel, weil auch sehr geringe Zusammenhänge
signifikant werden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Grünewanne]

Vielen Dank schonmal!

Die Frage ist, ob die "schichtbezogenen" Merkmale von Bildung, Einkommen und Büchern zu Hause zusammengenommen einen größeren Unterschied für die Einstellung zum Thema machen, als die anderen drei Merkmale.

So würde das mit der hierarchischen Betrachtung wie du es vorgeschlagen hast, nicht funktionieren oder?
Vielleicht funktioniert mein Vorhaben aber auch so wie ich mir das vorstelle gar nicht. Ist es vielleicht einfacher Bildung, Einkommen und Bücher zu Hause (bzw. theoriegestützt noch weitere bzw. andere Merkmale) als Index zusammenzufassen?

[Grünewanne]

nochmal zu Frage, besser formuliert: Die Frage ist, ob die anderen drei Merkmale jeweils noch einen Unterschied machen, wenn man die schichtbezogenen Merkmale auch berücksichtigt.

[PonderStibbons]

Worauf bezieht sich das "jeweils"? Ist die Frage, ob Geschlecht, Wissen und Mediennutzung gemeinsam keinen
oder einen nur geringen Effekt haben, wenn Bildung oder Einkommen oder Büchermenge mit einbezogen
werden? Ist die Frage, ob Geschlecht oder Wissen oder Mediennutzung jeweils noch einen Effekt hat, wenn
zugleich Bildung, Einkommen und Büchermenge einbezogen werden? Ist die Frage, ob Geschlecht, Wissen und
Mediennutzung gemeinsam noch einen Effekt haben, wenn gemeinsam Bildung und Einkommen und Büchermenge
einbezogen werden? Je nachdem, kann man unterschiedliche Schwerpunkte setzen. Am ehesten würde ich an
eine hierarchische Regression mit den Schicht-Variablen in der ersten und Geschlecht, Wissen und Mediennutzung
in der zweiten Stufe denken. Das gibt Auskunft darüber, wie sehr sich die Vorhersageleistung des Modells
verbessert, wenn über die Schichtzugehörigkeit hinaus die 3 anderen Prädiktoren hinzukommen, und wie sehen die
Regressionsgewichte für die 3 Prädiktoren aus, wenn für Schichtzugehörigkeit (und zwangsläufig auch jeweils
für die beiden anderen Prädiktoren) adjustiert wurde.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Grünewanne]

Vielen Dank für die Hilfe. Ich habe angeregt durch die Nachfrage nochmal meine Fragestellung angepasst, sodass das Problem jetzt gar nicht mehr besteht.