STATISTIK-FORUM.de

[statnew1]

Hallo liebes Forum,

ich schreibe gerade eine Bachelorarbeit und muss dafür eine Regressionsanalyse mit R berechnen. Ziel ist es festzustellen ob die Qualität von Einrichtungen von Faktoren wie Kosten, dem Träger der Einrichtung und der Platzgröße abhängt. Mein Sample hat einen Umfang von n=90 und die Qualität wird berechnet über das arithmetische Mittel von verschiedenen Qualitätsindikatoren. Die Qualität wird dann mit Hilfe von Noten, bewertet wobei 1 das beste ist. In dem Sample haben die Einrichtungen fast alle einen Schnitt von 1.0-1,2 erzielt.

Zuerst war die Idee eine multiple lineare Regression aufzustellen, doch das wurde dann aufgrund fehlender Linearität zwischen Prädiktor und Zielvariable verworfen. Tatsächlich habe ich trotzdem die MLR gerechnet, aber nichts war signifikant und mein R^2 war fast genau 0, sogar manchmal negativ.
Mir wurde dann gesagt ich sollte eine Logit-Regression machen. Dafür habe ich die durchschnittliche Qualität recodiert in "1=Qualität ist 1,0" und "0=Qualität schlechter als 1,0".
Da die Variable Trägerstruktur kategorial skaliert ist, habe ich diese noch in K-1 Dummy Variablen rekodiert.

Darauf hin habe ich mehrere Logit-Regression mit R gerechnet mit den Dummy-Variablen und den metrischen Variablen Miete, Platz,..
Aber auch dort war kein Ergebnis signifikant und mein Pseudo r^2 war auch wieder fast 0.
Ich habe dann noch einen Omnibustest gerechnet, wobei ein Wert von knapp 0,71 rauskam.
Danach habe ich noch die Odds-Ratios berechnet, welche aber ja aufgrund der nicht vorhanden Signifkanz nicht analysierbar sind.

Meine Frage ist jetzt: Kann ich für die Arbeit einfach annehmen, dass mein Modell keinen Erklärungsbeitrag leistet und innerhalb des Samples kein Einfluss von Trägerstruktur, Plätze und Mieten auf die Qualität vorhanden ist oder muss ich an den Annahmen meines Modells etwas verändern?

Ich bin da leicht verwirrt, weil dies der Hauptteil meiner Arbeit sein soll, aber mein Betreuer auch mal meinte dass es schon sein kann, dass in diesem Sample keinen Zusammenhang gefunden werden kann. Aber dies leider extrem frustriend zu bewerten ist und somit die ganze Arbeit keinen nennenswerten Sinn hat.

Schonmal vielen Dank im Vorraus!!

[PonderStibbons]

Hallo liebes Forum,

ich schreibe gerade eine Bachelorarbeit und muss dafür eine Regressionsanalyse mit R berechnen. Ziel ist es festzustellen ob die Qualität von Einrichtungen von Faktoren wie Kosten, dem Träger der Einrichtung und der Platzgröße abhängt. Mein Sample hat einen Umfang von n=90 und die Qualität wird berechnet über das arithmetische Mittel von verschiedenen Qualitätsindikatoren. Die Qualität wird dann mit Hilfe von Noten, bewertet wobei 1 das beste ist. In dem Sample haben die Einrichtungen fast alle einen Schnitt von 1.0-1,2 erzielt.

Zuerst war die Idee eine multiple lineare Regression aufzustellen, doch das wurde dann aufgrund fehlender Linearität zwischen Prädiktor und Zielvariable verworfen. Tatsächlich habe ich trotzdem die MLR gerechnet, aber nichts war signifikant und mein R^2 war fast genau 0, sogar manchmal negativ.
Mir wurde dann gesagt ich sollte eine Logit-Regression machen. Dafür habe ich die durchschnittliche Qualität recodiert in "1=Qualität ist 1,0" und "0=Qualität schlechter als 1,0".
Da die Variable Trägerstruktur kategorial skaliert ist, habe ich diese noch in K-1 Dummy Variablen rekodiert.

Darauf hin habe ich mehrere Logit-Regression mit R gerechnet mit den Dummy-Variablen und den metrischen Variablen Miete, Platz,..
Aber auch dort war kein Ergebnis signifikant und mein Pseudo r^2 war auch wieder fast 0.
Ich habe dann noch einen Omnibustest gerechnet, wobei ein Wert von knapp 0,71 rauskam.
Danach habe ich noch die Odds-Ratios berechnet, welche aber ja aufgrund der nicht vorhanden Signifkanz nicht analysierbar sind.

Meine Frage ist jetzt: Kann ich für die Arbeit einfach annehmen, dass mein Modell keinen Erklärungsbeitrag leistet und innerhalb des Samples kein Einfluss von Trägerstruktur, Plätze und Mieten auf die Qualität vorhanden ist oder muss ich an den Annahmen meines Modells etwas verändern?

Ich bin da leicht verwirrt, weil dies der Hauptteil meiner Arbeit sein soll, aber mein Betreuer auch mal meinte dass es schon sein kann, dass in diesem Sample keinen Zusammenhang gefunden werden kann. Aber dies leider extrem frustriend zu bewerten ist und somit die ganze Arbeit keinen nennenswerten Sinn hat.

Schonmal vielen Dank im Vorraus!!

[bele]

Vielleicht hast Du ja Interesse, die Beiträge von Trotec98 hier zu lesen? allgemeine-fragen-f5/auswertung-eines-2x2-experiments-t13632.html#p52695

[statnew1]

Also ich bin sehr dankbar für eure Hilfe damals gewesen, obwohl es nicht geholfen hat. Verstehe leider nicht wieso ihr beide so viel Negativität im Herzen habt.
Diese Passiv-Aggressivität ist sehr unnötig und da wäre ein ehrenwerte Antwort auf meine Frage besser gewesen oder ein Hinweis, dass es nicht gestattet ist nachträglich Beiträge zu ändern.
Jeder Mensch macht mal Fehler und zu dem habe ich noch meinen Fehler ausgebessert INKLUSIVE einer richtigen Erklärung, wie ich weiter gemacht habe in meiner Analyse, falls jemand wirklich auf den anderen thread stößt.
Das wird mehr weiter helfen, als diese unnötige Diskussion auf diesem Thread, worüber vermutlich mehr Personen in ihren Arbeit stoplern werden. Denn ich denke nicht signifikante Ergebnisse zu erzielen und dann gerne wissen zu wollen, wie man weiter machen könnte hilft vielen.

[bele]

- zu dem habe ich noch meinen Fehler ausgebessert

Nein, hattest Du zu dem Zeitpunkt noch nicht. Und nein, Du behauptest, ich hätte Dir was nicht hilfreiches vorgeschlagen ohne dass man nachlesen könnte, zu welchem Ziel ich Dir das vorgeschlagen habe, ohne Argumentation, warum das nicht gehen sollte.

... INKLUSIVE einer richtigen Erklärung, wie ich weiter gemacht habe in meiner Analyse, falls jemand wirklich auf den anderen thread stößt.

Naja, ob das richtig ist, aus den Werten einen Summenscore zu bilden, ohne vorher mindestens mit einer PCA, besser mit einer Faktorenanalyse die Einfaktorität zu prüfen bleibt ja erstmal offen.

Denn ich denke nicht signifikante Ergebnisse zu erzielen und dann gerne wissen zu wollen, wie man weiter machen könnte hilft vielen.

Es gibt halt verschiedene Quellen der Wahrheit. Es gibt einerseits Vorschläge, die man hier diskutieren könnte, und dann gibt es "Mir wurde gesagt", bei der die/der Sagende irgendwie Recht hat aber nicht mit diskutieren musst. Wenn das Messinstrument wenig taugt, weil es auf einer Skala von 1 bis [habe ich nicht gefunden] nur drei Stufen produziert, dann ist es demzufolge angebracht, den Informmationsgehalt künstlich auf zwei Stufen zu verringern. Widersprechen würde wohl nichts bringen, es stehen zu lassen macht aber auch keinen Spaß.

nichts war signifikant und mein R^2 war fast genau 0, sogar manchmal negativ.

Und das mit dem negativen R² in der MLR glaube ich Dir nicht.

Viel Erfolg noch!