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Hallo zusammen,

ich würde gerne für eine Drittvariable kontrollieren, habe jedoch nicht normalverteilte Daten (intervallskalierte AV, UV) und Störgrößen sind Alter, Geschlecht, Unternehmenszugehörigkeit, Funktion oder Ausbildungsstand im Unternehmen, usw. (N=126)

Jetzt frage ich mich, welches Verfahren ich hier anwenden soll.
Habe einiges über partielle Korrelation gelesen, für nicht normalverteilte Daten wird jedoch manchmale multiple lineare Regression vorgeschlagen.
Kann mir jemand erklären, ob beide Verfahren funktionieren oder warum eines besser ist als das andere?

Vielen Dank und viele Grüße
Markus

in Methoden-Fragen by s006284 (145 points)

1 Answer

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Bei 126 Fällen sollten Sie nicht zu viele Drittvariablen "kontrollieren", denn sonst verursachen Sie schnell Scheinzusammenhänge. Alleine die Fallzahl wird es kaum zulassen, dass Sie z.B. jede Alters-Geschlecht-Kombination in jedem Unternehmen vorliegen haben.

für nicht normalverteilte Daten wird jedoch manchmale multiple lineare Regression vorgeschlagen.

Die lineare Regression benötigt normalverteilte Residuen (nicht UVs/AVs), ist aber hinsichtlich dieser Voraussetzung ein wenig robust. Die Anwendung ist denkbar einfach: Die Drittvariablen werden einfach als zusätzliche UVs ins Modell aufgenommen.

Etwas eleganter ist es noch, wenn man hierarchische (mehrstufige) Modelle rechnet, heißt: Man rechnet für die AV erstmal nur ein Modell mit den Drittvariablen. Dann ein Modell mit allen Variablen (Drittvariablen + UVs). Und dann vergleicht man, ob sich das R² (erklärte Varianz) durch die UVs noch signifikant verändert.

Vorsicht: Die Regression erwartet intervallskalierte oder dichotome Variablen. Nominale und ordinale Variablen (z.B. die Unternehmenszugehörigkeit) muss man evtl. manuell in Dummy-Variablen umkodieren, wenn man mit SPSS rechnet. R macht das automatisch.

by SoSci Survey (92.7k points)
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