Hallo zusammen,
ich möchte gerne in einer Stichprobe (N~150) den Zusammenhang von traumatischen Erfahrungen mit Hormonkonzentrationen untersuchen. Es wurden 8 Traumatypen binär erfasst (Trauma 1 (ja/nein), Trauma 2 (ja/nein), ... Trauma 8 (ja/nein) . Am Ende strebe ich an, dass die Traumata als unabhängige Variablen und die Hormonkonzentrationen als abhängige Variablen z.B. in einem Regressionsmodell zu untersuchen.
Da ich jedoch nicht alle Traumata ins Modell aufnehmen möchte und diese z.T. auch stark untereinander korreliert sind, möchte ich die Traumata "zusammenfassen", auf weniger Variablen reduzieren. Zunächst dachte ich hierbei an eine Art Hauptkomponentenanalyse. Da es sich jedoch um binäre und nicht um stetige Daten handelt, wurde mir von einem Kollegen empfohlen in SPSS mit Dimensionsreduktion -> Optimale Skalierung zu arbeiten. Ich bin allerdings überhaupt kein Statistikprofi. Welches ist nun das richtige Verfahren: Mehrfachkorrespondenzanalyse oder kategoriale Hauptkomponenten? Und was sind dann die Werte, welche ich dann für das Regressionsmodell nutzen kann? Die Objektscores? Ich habe die Interpretation dieser Modelle bisher wohl auch nicht richtig verstanden. Falls ein ganz anderer Ansatz besser wäre, bin ich auch hier für Ratschläge sehr dankbar.
Danke schon jetzt für Hilfe.
Beste Grüße!