Für meine BA Arbeit sitze ich derzeit an den Vorbereitungen für die Durchführung einer multiplen Regression. Ich greife auf Sekundärdaten einer Umfrage aus diesem Jahr zurück (die Daten von der gleichen Umfrage aus 2018 liegen mir bereits vor, die von 2020 erhalte ich Mitte Januar).
Ich untersuche Glaubensursachen von Corona-VerschwörungstheoretikerInnen. Der Verschwörungsglaube ist meine abhängige Variable, die anhand der Zustimmung zu drei Verschwörungstheorien gemessen wird (1= stimme nicht zu bis 5 = stimme voll zu). Diese drei Fragen (Items) bilden also gemeinsam eine Likert-Skala, die ich metrisch betrachte (mit Prof abgeklärt). Dazu erstelle ich nach der Reliabilitätsüberprüfung mittels Cronbachs-Alpha einen Mittelwertindex.
Meine unabhängigen Variablen sind zum einen klassische ordinale Variablen wie Bildung (die werde ich dann zunächst in drei Kategorien niedrig, mittel, hoch und dann in Dummy-Kodierung überführen) aber vorallem weitere, die ebenfalls als Likert-Skala bezeichnet werden können (z.B. die Zustimmung zu drei rechtsradikalen Aussagen wieder von 1-5). Diese werde ich wenn möglich ebenfalls in einen Mittelwertindex überführen.
Zu den Voraussetzungen der multiplen Regressionsanalyse zählt ja bekanntermaßen die Linearität zwischen den jeweiligen UVs und der AV, die man üblicherweise mit einem Streudiagramm überprüft. Ich habe mit den Daten aus 2018 bereits einige Test-Berechnungen durchgeführt, doch die Streudiagramme lassen sich - aufgrund der Skalierung von 1-5 - schlecht interpretieren (siehe: https://ibb.co/ZdfsKmw). Wie kann ich hier alternativ vorgehen, um die Linearität zu überprüfen?
Vielen Dank für eure Hilfe
Maike
