STATISTIK-FORUM.de

[nutza11]

Hall zusammen,

zunächst bin ich froh, dass es ein solches Forum gibt und freue mich auf eure Beiträge.

Es geht um ein Forschungsvorhaben. Unter anderem möchte ich den Einfluss verschiedener Variablen auf das Ausmaß einiger kognitiver Biases (psychologische Fehler) messen. Das heißt also das Ausmaß des jeweiligen Bias ist meine AV. Bei den UV sind alle denkbaren Skalenniveaus vertreten.

Nun habe ich folgendes Problem oder einfach nur einen dummen Denkfehler:
Jeder Bias wird durch verschiedene Items getestet. Dies sind häufig Szenarien, wo man sich schlussendlich für eine Antwortmöglichkeit (a oder b) entscheiden muss. Je nachdem was angekreuzt wird, rechne ich einen Score hinzu, wenn die von Tendenz für den Bias vorliegt. Also wie in folgendem Beispiel:

Bias X:
Szenario 1: Antwort a) > Tendenz für Bias > +1
Antwort b) > keine Tendenz > 0

Szenario 2: Antwort a) > Tendenz für Bias > +1
Antwort b) > keine Tendenz > 0
........

Bei 3 Szenarien bzw. Items pro Bias hätte ich dann einen maximalen summenscore von 3 und ich würde die Kategorisierungen wie folgt vornehmen:

0 = kein Bias
1 = schwacher Bias
2 = mittlerer Bias
3= starker Bias

Wäre diese Vorgehensweise überhaupt in Ordnung? D.h. die Summierung der nominalen Antwortmöglichkeiten?

Nun meine Hauptfrage: Handelt es sich bei der von mir selbst erstellten Kategorisierung um eine ordinale oder metrische Ausprägung? Streng genommen ist es ja ordinal und ich müsste eine ordinale Regression duchführen. Allerdings ist dies lt. Literatur ja häufig auslegungssache. Oder könnte ich diese Ordinalskala in eine metrische umwandeln, indem ich beispielsweise den summenscore nochmal durch die Anzahl der jeweiligen Items teile?

Besten Dank und viele Grüße
nutza

[PonderStibbons]

Streng genommen ist es ja ordinal und ich müsste eine ordinale Regression duchführen.

Du hast eine Zählvariable mit sehr wenigen Ausprägungen,
da liegt das nahe.

Oder könnte ich diese Ordinalskala in eine metrische umwandeln, indem ich beispielsweise den summenscore nochmal durch die Anzahl der jeweiligen Items teile?

Dann hast Du die vier Werte 0 / 0,33 / 0,66 / 1
und sonst keine, das ändert doch überhaupt nichts.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[nutza11]

Vielen Dank für deine schnelle Antwort.

Also ist die ordinale Regression für den von mir beschriebenen Sachverhalt die geeigneste Methode? Würde bei mehr Ausprägungen die multiple lineare mehr Sinn machen?

[PonderStibbons]

Also ist die ordinale Regression für den von mir beschriebenen Sachverhalt die geeigneste Methode?

Wäre jetzt meine erste Wahl. Poisson-Modele kenne ich nicht gut.

Würde bei mehr Ausprägungen die multiple lineare mehr Sinn machen?

Zählvariablen mit vielen Ausprägungen werden gemeinhin mit linearer
Regression analysiert.

Mit freundlichen Grüßen

P.