SPSS-FORUM.DE

[VasKnoxx]

Hallo,



Ich hätte eine Frage zu der nicht linearen Regression mit zwei unabhängigen Variablen. Ich bin mir nicht sicher, ob diese vielleicht auch multiple nicht lineare Regression heißt...


Ich möchte gerne in SPSS die Werbeerinnerung (in Prozent und metrisch) zum einen durch die durchschnittlichen TV-Kontakte ( 0 - 20 und metrisch) und zum anderen durch die durchschnittlichen Radio-Kontakte ( 0 - 20 und metrisch) durch eine nicht lineare Regression vorhersagen und so eine Gleichung für diesen Zusammenhang erhalten (Die UV sind die durchschnittlichen Kontakte mit der Werbung einmal im Fernsehen und einmal im Radio.. Es kann also sein, dass Leute z.B. sehr viel Kontakt um Fernsehen mit der Werbung hatten, jedoch gar keine im Radio oder umgekehrt).


Hier habe ich bereits die Gleichung für das Model Werbeerinnerung und durchschnittliche TV-Kontakte (Ebenfalls für das Model Werbeerinnerung und durchschnittliche Radio-Kontakte). Der Zusammenhang ist nicht linear und zwar steigt die Werbeerinnerung zuerst steil mit zunehmender Kontaktanzahl an und flacht dann zu einen Zeitpunkt ab und verläuft relativ gerade (Ich weiß dafür leider den Namen nicht xD). Die Formel für diese Gleichung ist folgende: y = ym/(1+exp(a-b*x)).


Diese hab ich so bei SPSS unter den Punkt "nicht lineare Regression" gerechnet und habe meine Parameter für die Werte ym, a und b erhalten und konnte im nächsten Schritt mit der Gleichung weiterarbeiten und so die Vorhersage von Werbeerinnerung und TV-Kontakte grafisch darstellen. Dadurch wurde z.B. klar, ab wie viel Kontakten die Kurve abflacht und die Werbeerinnerung nicht mehr steigt.


Jetzt ist meine Frage, ob ich zusätzlich zu diesen nicht-linearen Zusammenhang jetzt eben die Variable "durchschnittliche Radio-Kontakte" einbeziehen kann und somit dann das Zusammenspiel von beiden Kontakten (TV und Radio) im Bezug auf die Werbeerinnerung untersuchen kann. Also kann ich z.B. mit der Einbeziehung der zweiten Kontakt-Variable die Werbeerinnerung besser vorhersagen als nur mit einer (Ähnliche wie bei der multiplen linearen Regression).



Ist das so durch die Regression bei einem nicht linearen Zusammenhang überhaupt so möglich und machbar? Wie genau bekomme ich denn da die neue Gleichung mit den zwei UV ? Gibt es hier vielleicht auch möglich Alternativen, wie ich das Zusammenspiel beider Kontakt-Varaiblen "erforschen" kann?



Würde mich über jegliche Tipps und Vorschläge sehr freuen !



Besten Dank schon mal im Voraus!

[strukturmarionette]

Hi,

Ich bin mir nicht sicher, ob diese vielleicht auch multiple nicht lineare Regression heißt...

- Es spricht nichts dagegen.

dann zu einen Zeitpunkt

- weshalb 'Zeitpunkt'?
- Hast Du Zeitreihenmwesswerte

- N?

Gruß
S.

[VasKnoxx]

Hallo strukturmarionette,


danke für deine Rückmeldung.


Also mit "Zeitpunkt" habe ich mich falsch ausgedrückt. Ich habe keine Zeitreihenmesswerte sondern habe damit den Verlauf der Kurve aus meiner nicht-linearen Regression mit noch einer unabhängigen Varaible gemeint.


Also wenn ich mir in SPSS ein Streudiagramm von der Funktion ausgeben lasse dann steigt die Kurve nicht die ganze Zeit lienar und steil an. Erst steigt die Werbeerinnerung mit zunehmender Anzahl der Kontakte an und ab einen bestimmten "Wert" kommt es zum Abflachen der Kurve und diese verläuft gerade ohne mehr zu steigen.


Sieht so ähnlich wie hier aus : https://www.xlstat.com/de/loesungen/eig ... ion-genfit


N für einen Fall ist 100. Jedoch ist es so, dass ich hier keine Masterarbeit schreibe sondern in einem Unternehmen versuche, eine gängige Methode zu Wirkung von Werbung zu verbessern. Für zukünftige Studien könnte ich auch höhere Fallzahlen dafür bekommen.

[strukturmarionette]

Hi,

- und wieviele Fälle habt ihr?

Gruß
S.

[VasKnoxx]

Also mit Fall habe ich hier eher Studie gemeint ^^ Sorry, verwende bei einigen Stellen unpassende Begriffe

Also es ist so, dass die Methode der Regression zwischen der AV Werbeerinnerung und Mediumkontakte (also wie z.B. Radio und TV als UV) für mehrere Studien zu unterschiedlichen Werbeclips verwendet wird. Je nach Studie gibt es unterschiedliche Ns. Dieses könnte man bei den zukünftigen Studien natürlich auch erhöhen, um bessere Effekte zu bekommen. Also gibt es in jeden Studie nur einen Fall


Das Prinzip der nicht linearen Regression ist immer gleich und man bekommt für jedes Medium eine seperate Regression.


Ich würde an der Stelle halt nur versuchen, direkt 2 Medien als UV in der Regression zu testen.


Grüße


V.