Post-hoc Test bei Regression mit Zähldaten (Poisson-Regression) in R

Question

Hallo SosciSurvey-Team,

ich hätte eine Frage zum Thema Datenauswertung und hoffe, dass Sie mir helfen könnten.

Ich führe ein Experiment mit 4 Gruppen durch (erste uV). Die abhängige Variable ist die Häufigkeit, dass die Befragten eine bestimmte Antwortmöglichkeit auswählen (Zähldaten). Außerdem möchte ich den Einfluss des Bildungsabschlusses auf diese Häufigkeit kontrollieren (zweite uV). Im ersten Schritt führe ich dann eine Poisson-Regression durch.

Außerdem benötige ich einen Post-Hoc-Test, um die Unterschiede zwischen den Gruppen festzustellen. Manche Quellen schlagen die Funktion glht() des Pakets multcomp vor (z. B. https://bookdown.org/roback/bookdown-bysh/ch-poissonreg.html#tukeys-honestly-significant-differences), manche andere das Paket emmeans (z. B. https://stats.stackexchange.com/questions/342727/glm-with-a-poisson-distribution-how-to-conduct-a-post-hoc-test).

Haben Sie schon mal mit den Paketen gearbeitet? Für eine Empfehlung wäre ich Ihnen sehr dankbar.

Mit freundlichen Grüßen

Answer 1

Für die Poisson-Regression werden sie die Gruppe erstmal in Dummy-Variablen umkodieren müssen bzw. erledigt das R selbst, wenn Sie die Variable als Faktor definiert haben. Aber so wie ich Ihre Frage verstehe, was das kein größeres Problem?

Was den Post-Hoc-Test angeht, bin ich der Meinung, dass das getrennt von der Poisson-Regression zu betrachten ist. Eine Regression kann Gruppenunterschiede bestenfalls im Rahmen dichotomer Variablen prüfen - und dann (bei Dummy-Kodierung) in aller Regel auch nur jeweils ggü. einer Referenzgruppe. Deshalb sind Regressionen für einen Gruppenvergleich auch nicht immer gut zu interpretieren.

Was Sie benötigen ist m.E. ein Post-Hoc-Test Ihrer Wahl, der mit einer nicht-normalverteilten Variable umgehen kann. Im Idealfall optimiert auf eine Zählvariable - aber das erstmal ist nur ein "nice to have".

Ein Pakte kann ich persönlich nicht empfehlen ... und traditionell antworten hier auch nur selten andere Nutzer. Vielleicht möchten Sie mit dieser Frage lieber mal auf Cross Validated schauen.

Answer 2

Vielen Dank für Ihre schnelle Antwort!

Für die Poisson-Regression werden sie die Gruppe erstmal in Dummy-Variablen umkodieren müssen bzw. erledigt das R selbst, wenn Sie die Variable als Faktor definiert haben. Aber so wie ich Ihre Frage verstehe, was das kein größeres Problem?

Ihre Frage verunsichert mich ein bisschen :D

Ich habe vor, die Variable des Zufallgenerators umzucodieren (1 -> "Kontrolgruppe", 2 -> "Experimentalgruppe 1" usw.) und diese dann als uV zu benutzen (oder einfach den Befehl as.factor(ZG01) zu verwenden). Verstehe ich richtig, dass die Varible so als Faktor definiert wird?

Comments

Stellen Sie nur sicher, dass Sie die nominale Variable nicht versehentlich als numerische Variable in die Regression ziehen ;)

Evtl. möchten Sie die Dummy-Kodierung auch selbst genauer steuern. Immerhin haben Sie am Ende nur 3 Variablen im Modell, um die 4 Gruppen zu unterscheiden.