Hallo allerseits,
ich bin gerade dabei für meine multiple Regression die Linearität zwischen den einzelnen unabhängigen und der abhängigen Variablen zu prüfen. Ich habe drei metrisch skalierte unabhängige bzw Kontrollvariablen (Skala 0-10) und eine metrisch skalierte AV.
Hierbei hat mir meine Betreuerin empfohlen die unabhängigen Variablen in Dummy-Variablen umzucodieren, sie dann in die Regression einzubringen und zu überprüfen wie sich der Regressionskoeffizient verhält.
Ich habe also die 0-10 Skala der drei UV jeweils in fünf Intervalle geteilt, wobei jede Dummy-Variable für einen Bereich steht (0-2 / 2-4 usw.).
Jetzt zu meiner Frage: Muss ich zur Überprüfung der Linearität jetzt alle 15 Dummy-Variablen (3*5) gleichzeitig in die Regression einbringen, oder jeweils immer nur die Dummies einer UV, also 5?
Und reicht ein (in diesem Fall) stetiger Anstieg des Regressionskoeffizienten von Dummy zu Dummy um einen linearen Zusammenhang zu bestätigen oder müssen auch die Abstände dieses Anstiegs ähnlich groß sein?
Ich habe hier unten mal die Ergebnisse der Regression mit den Dummy-Variablen aller drei unabhängiger Variablen aufgelistet:
Model Unstandardized Coefficients
lrgen_dum_0_2 -1.629
lrgen_dum_2_4 -.699
lrgen_dum_4_6 -.473
lrgen_dum_8_10 .917
V8_dummy_0_2 .141
V8_dummy_4_6 .526
V8_dummy_6_8 1.135
V8_dummy_8_10 1.668
relig_dum_2_4 .982
relig_dum_4_6 2.819
relig_dum_6_8 3.853
relig_dum_8_10 4.682
a Dependent Variable: galtan: position of the party in 2019 in terms of their views on social and cultural values
Beste Grüße
Leonard