STATISTIK-FORUM.de

[Lucialando]

Dadurch hast Du eine Variable mit 4 Kategorien, welche durch 3 dummy-Variablen repräsentiert
werden kann.

ja genau! wo liegt denn mein Fehler? ich will auf jeden fall aber auch 4 Koeffizienten rausbekommen für: nein, planung, umsetzung und ja

lg

[PonderStibbons]

mir wurde vorhin nun von einer doktorandin, die sehr viel statistik verwendet gesagt, ich könnte meine X Variable dennoch auf jeden fall reinnehmen und zwar in der ursprünglichen form. Sie hat auch die Streudiagramme angeguckt...

Du hast ganz offenbar massivste Ausreißer in Deinem Datensatz, es gibt
einige wenige Unternehmen mit enorm viel Mitarbeitern. Dementsprechend
gehe ich erst einmal davon aus, dass Du ohne weiteres kein lineares multiples
Regressionsmodell wirst aufstellen können, bei dem die Voraussetzungen für
ein aussagekräftiges Modell und für unverfälschte Signifikanztests erfüllt sind.
Du kannst Dir wie beschrieben die Residuenplots ansehen, wenn Du ein
Modell mit der unveränderten Mitarbeiterzahl rechnest.

Was die dummy-Frage angeht, die verstehe ich leider nicht. Du hast 4 Kategorien
also werden 3 dummies benötigt, woran hapert es?

lg

wtf

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Lucialando]

hey PonderStibbons,

Du hast 4 Kategorien
also werden 3 dummies benötigt, woran hapert es?

ich weiß nicht was ich wie weglassen soll!
von der logik her ist der letzte dummy zuviel: f1_ja
denn dieser ergibt sich ja von selbst wenn für die ausprägungen 1,2,3 und 4 von f1 null sind (hab ja die kodiertabelle hochgeladen, siehe unterste zeile)
die ausprägung 5 müsste ich dan gar nicht mehr mit bewerten, daher ist sie grau unterlegt.
nur bekomme ich dann in der regressionsanalyse keinen eigenen b-Koeffizienten für eben diesen fall (nämlich dass f1 umgesetzt wurde) angezeigt.
oder seh ich das falsch?

[Lucialando]

hey,

Ob eine nichtlineare Beziehung vorliegt, zeigt der observed versus predicted values Plot
oder der residuals versus predicted values Plot.

anbei mal ein Q-Q-Diagramm für die Mitarbeiteranzahl und für eine der 3 UV, die ich in dummys umkodieren will.
meintest du sowas? bringt mich das weiter? eine beziehung zur AV wurde aber nicht hergestellt, denn ich kann hier immer nur eine UV angeben.
hab keine ahnung was da angezeigt wird...

[aziz]

Hallo,

Q-Q-Plots sind ein Hilfsmittel zur Überprüfung einer Verteilungsannahme (hier: Normalverteilung). Zur Prüfung von Linearität sind sie nicht nützlich.

Bei einem Q-Q-Plot werden die Quantile der zu prüfenden Verteilung gegen die empirischen Quantile der Stichprobe abgetragen. Können die Punkte annähernd durch eine Gerade beschrieben werden, welche durch den Ursprung des Koordiantensystems verläuft, so deutet es darauf hin, dass die Stichprobe aus der entsprechenden Verteilung entstammt. Falls sich die Punkte durch eine Gerade, parallel zur Ursprungsgeraden, beschreiben lassen, so ist anzunehmen, dass die Stichprobe aus der Verteilung, nur mit anderen Paramtern, enstammt.

Gruß

[Lucialando]

Morgen,

Bei Bild 1 könntest du pro Kategorie Boxplots zeichnen und dich dann an den Medianen orientieren, um auf Linearität zu schließen.

wie sieht es mit diesen Boxplots zu der UV mit 5 Antwortmöglichkeiten aus? Kann ich damit die Anwendung der linearen Regression begründen?
und zwar auch dann noch wenn ich die Variablen in Dummys umkodiere?

Wenn ich die Unternehmen übrigens in kleine, mittlere und große Unternehmen gruppiere, kriege ich ähnliche Boxplots. wäre es dann besser für mich diese UV vielleicht als klassifizierte Variable aufzunehmen, auch wenn ich dadurch viel Information verschenke?

beste Grüße und ein schönes We allen...

[Lucialando]

hey,
vielleicht kann sich noch mal irgendwer erbarmen und noch mal helfen... langsam verzweifel ich
hab nun noch was anderes versucht und die unternehmen gruppiert (0-100 Mitarbeiter, 101-200, etc.) ab 2000 Mitarbeitern machen jedoch 100er schritte keinen sinn, sondern da würde ich dann die gruppen in 1000er schritten weiterbilden. wäre das ein zumidnest statistish akzeptables vorgehen? von wissenschaftlichen arbeiten kann in meinem fall keine rede sein, aber wenn es wenigstens mathematisch in ordnung wäre, dass ich unregelmäßig die gruppen bilde wäre mir sehr geholfen.
denn in meinem neuen punktdiagramm, wäre dann endlich ganz eindeutig ein linearer zusammenhang zum mittelwert der jeweiligen klasse erkennbar