SPSS-FORUM.DE

[Cellschock]

Hallo zusammen,

ich habe ein Design erstellt, bei dem ich unabhängige Parameter (metrisch skaliert) nach theoretischen Überlegungen, Erfahrungen und aus Literaturquellen ausgewählt habe.

Es sind insgesamt 8 Parameter, bei nur 27 Laborversuchen. 3 Versuche habe ich repliziert, um die Varianz besser schätzen zu können. Ich habe mir nur die Haupteffekte angeschaut und keine Wechselwirkungen. Das Design ist orthogonal. Mein ursprünglicher Plan war es, das Modell etwas zu reduzieren und die unabhängigen Variablen auf Signifikanz zu testen. Ich möchte noch keine wirklichen Modellvorhersagen treffen, sondern erst in einem zweiten Schritt durch ein ausführlicheres Modell (mit Wechselwirkungen) eine Modellvorhersage treffen. Ursprünglich wollte ich das mit schrittweiser Regression machen. Nun habe ich erfahren, dass schrittweise Regression nicht empfohlen wird, weil es zu verzerrten Schätzern und zu falsch niedrigen P-Werten führt.

Außerdem habe ich beobachtet, dass wenn ich eine multiple, simultane Regression mache, meine Residuen leichte Heteroskedastizität aufweisen. Der Unterschied zwischen einer multiplen simultanen Regression und einer schrittweisen Regression ist doch, dass ich im ersteren Fall alle Variablen mit ins Modell reinnehme und nichts aussortiere und im letzteren Fall durch Vorwärts- oder Rückwärtsselektion nur einige Variablen aufnehme (und oben besagte Probleme habe) oder? Was kann ich tun, um noch einigermaßen sinnvolle Ergebnisse aus meinen Versuchen herauszuholen?

Auf Grund der Heteroskedastizität würde ich als Grundlage ein Bootstrap machen mit 10000 Ziehungen. Dann umgehe ich das Problem mit der Normalverteilung meiner Residuen auf Grund des zentralen Grenzwertsatzes oder? Habt ihr einen Vorschlag, wie ich nun sinnvoll nach signifikanten Variablen suchen kann? Ich benutze SPSS zur Datenauswertung.

Danke und Gruß

Marcel

[strukturmarionette]

Hi,

- was ist Merkmalsträger?
- was wird als AV wie in welchem Maßeinheiten gemessen?

Gruß
S.

[Cellschock]

Mit Merkmalsträger meinst du meine AV oder?

Das ist die Partikelgröße am Ende eines Prozesses. Am Prozessanfang habe ich Pulverpartikel, die ich besprühe und die dann jeweils aneinanderkleben und allmählich zu größeren Agglomeraten heranwachsen. Am Ende messe ich dann die Durchmesser von etwa 10.000 dieser Agglomerate und bilde daraus einen Median. Und dieser Median ist dann meine AV von einem Experiment. Und von solchen Experimenten habe ich 27 durchgeführt und 27 Mediane der Partikelgröße erhalten.

Maßeinheit sind dann µm, wobei die Mediane aus meinen Versuchen zwischen 100-400 µm schwanken.

[strukturmarionette]

Hi,

Am Ende messe ich dann die Durchmesser von etwa 10.000 dieser Agglomerate und bilde daraus einen Median

- das bedeutet: Eine Messwert am Ende des Wachstumsprozesses je Versuch?
- mir fehlt zwar jede Vorstellung, wie du von 10 000 Partikeln (=Merkmalsträgern) am Ende dieses Prozesses technisch die Durchmesser misst;
zumindest aber ist nicht nachvollziehbar, warum du aus 10 000 Durchmessern mit Medianen weiterarbeitest und nicht mit Mittelwerten

unabhängige Parameter (metrisch skaliert) nach theoretischen Überlegungen, Erfahrungen und aus Literaturquellen ausgewählt habe.

- ist doch super
- die Prädiktoren sollten möglichst untereinander nicht korrelieren
- seitens der Ausprobierverfahren in SPSS kann ich keines empfehlen, weil ich fachlich nix von deinen Experimenten verstehe
- wenn du tatsächlich nur mit N =27 bei acht Prädiktoren rechnen willst, wäre BootStrapping m.E. ein seriöse Sache.

Gruß
S.

[Cellschock]

Danke für deine Einschätzung

Am Ende messe ich dann die Durchmesser von etwa 10.000 dieser Agglomerate und bilde daraus einen Median

- das bedeutet: Eine Messwert am Ende des Wachstumsprozesses je Versuch?
- mir fehlt zwar jede Vorstellung, wie du von 10 000 Partikeln (=Merkmalsträgern) am Ende dieses Prozesses technisch die Durchmesser misst;
zumindest aber ist nicht nachvollziehbar, warum du aus 10 000 Durchmessern mit Medianen weiterarbeitest und nicht mit Mittelwerten

Ja genau, ein Messwert am Ende des Wachstumsprozess je Versuch. Die Benutzung des Medians ist in der Partikel/Schüttguttechnologie üblich, weil es immer Partikel gibt, die besonders "gut" agglomeriert sind und einige wenige übermäßig große Außenseiter bilden (die in vielen Fällen sogar weggesiebt werden).

- die Prädiktoren sollten möglichst untereinander nicht korrelieren

Laut SPSS haben alle Prädikatoren einen VIF von 1,0 (Versuchsplan ist orthogonal)

Beste Grüße
Marcel

[strukturmarionette]

Hi,

- dann sind die Prädiktoren bereits verändert
- ich würd mit Rückwärts Selektion beginnen
- vielleicht passt das fachlich?

Gruß
S.