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[Philipp]

Hallo,

ich habe ein lineares Regmodell mit einem Leistungsindex als AV und Geschlecht sowie die Teilnahme an einer Schulung als UVs. Beide UVs haben einen signifikanten B-Koeffizienten im Modell. Meine Fragen:

1. Da ich einen Interaktionseffekt zwischen Geschlecht und Schulung nicht ausschließen kann, habe ich Geschlecht*Schulung ins Modell aufgenommen. Das seltsame dabei ist, dass der B-Koeffizient von Geschlecht immer der gleiche ist wie vom Interaktionsterm nur mit umgedrehtem vorzeichen; egal wierum ich Geschlecht kodiere (0=männlich 1=weiblich oder andersrum). Das Problem verschwindet, wenn ich die UVs vorher zentriere, allerdings bin ich mir unsicher ob das bei Dummyvariablen überhaupt sinnvoll ist bzw. zulässig.

2. Des Weiteren bin ich mir unsicher welche Voraussetzungen Dummyvariablen als UVs in einem linearen Regmodell erfüllen müssen. Was ich dazu gelernt habe bzw. jetzt wieder gelesen bezieht sich immer auf metrische UVs. Tatsächlich ist es so, dass Schulung und Geschlecht beide ziemlich genau einen Mittelwert von 0,5 haben in meinen Daten, allerdings gibt es in der Gruppe mit Schulung 2/3 Frauen.

3. SPSS 19 bietet im Klickmenu für lineare Regressionen die Option gleich einen Residuenplot mit auszugeben. Allerdings werden die Punkte mit gleichen Koordinaten übereinandergelegt; mir fehlt eine jittered-Option wie bei Stata. Weiß jmd ob/wo es das in SPSS gibt?

Danke im Voraus,
Philipp

[daniel]

Das Problem verschwindet, wenn ich die UVs vorher zentriere, allerdings bin ich mir unsicher ob das bei Dummyvariablen überhaupt sinnvoll ist bzw. zulässig.

Es ist unsinnig und macht die Interpretation schwer. Allgemeine Hinweise zur Interpretation des Modells: regressionanalyse-f11/interpretation-interaktion-moderierte-regression-t2455.html

2. Des Weiteren bin ich mir unsicher welche Voraussetzungen Dummyvariablen als UVs in einem linearen Regmodell erfüllen müssen. Was ich dazu gelernt habe bzw. jetzt wieder gelesen bezieht sich immer auf metrische UVs. Tatsächlich ist es so, dass Schulung und Geschlecht beide ziemlich genau einen Mittelwert von 0,5 haben in meinen Daten, allerdings gibt es in der Gruppe mit Schulung 2/3 Frauen.

Es gibt keine speziellen "Voraussetzungen". Per se stellt nichts in Deiner Beschreibugn ein Problem dar. Im Einzelfall ist meist die relative und absolute Zellbesetzung problematisch (hier diskutiert post8431.html?hilit=umgang%20mit%20geringer%20Fallzahl%20umgang#p8431)

[Philipp]

Vielen Dank für die schnelle Antwort!