SPSS-FORUM.DE

[Peter-Göller]

Liebe Alle,

ich habe eine Frage:
Wie kann ich am besten verschiedene Wahrscheinlichkeit für verschiedene Kategorien und Abstufungen von Merkmalen am besten darstellen und vorhersagen? Mit entsprechenden ROC-Kurven komme leider nicht weiter, vielleicht kann mir damit auch jemand helfen oder weiß eine bessere Methode?
Die Variablen sind mehrfach gestuft.

Vielen Dank schon Mal

Liebe Grüße

[ponderstibbons]

Vielleicht noch einmal Deinen Beitrag in Ruhe lesen und überlegen,
inwieweit Außenstehende im Moment eine Chance haben, den Sachverhalt
und die Frage zu verstehen.

Meist ist es sinnvoll, Thema und Fragestellung, Untersuchungsdesign,
Variablen und deren konkrete Messverfahren, Stichprobengröße anzugeben, dann
die Frage dazu zu stellen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Peter-Göller]

Da haben Sie recht, auf den 2. Blick wirkt meine Frage recht wirr.

Ich suche nach einer Möglichkeit die Datenvielfalt meiner Untersuchung möglichst kompakt (bestenfalls graphisch) darzustellen. Hierbei sollte der Fokus auf die Wahrscheinlichkeitszunahme eines Merkmals über verschiedene Ratingstufen liegen. Es handelt sich um nominalskalierte Variablen.Das Merkmal besteht aus 6 Variablen. Die Merkamalsausprägung ist 11-fach gestuft. Zunächst war ich der Meinung, dass sich dieses Problem am besten mit ROC-Kurven lösen ließe, kam jedoch zu keinem sinnvollen Ergebnis.
Über eine Antwort würde ich mich freuen.

Viele Grüße

[ponderstibbons]

Bitte eine konkrete Angabe, was diese Variablen enthalten. Insbesondere "Das Merkmal besteht aus 6 Variablen"
ist nicht eindeutig interpretierbar. Wie gesagt ist es sinnvoll, zunächst die Studie insgesamt nachvollziehbar
zu beschreiben, auch was Thema und Fragestellung angeht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Peter-Göller]

In der Studie geht es um die Erkennungsleistung verscheidener Geschmacksrichtungen.
Insbesondere interessiert uns der Geschmack "salzig", der 6 Ausprägungen hat (diese werden jeweils mit einer Variable) untersucht.
Salzig (die Variablen) sind 11- fach gestuft (nicht salzig bis hin zu extrem salzig)
Wir wollen jetzt möglichst übersichtlich darstellen, wie gut "salzig" erkannt wird und wie wahrscheinlich es ist, dass "salzig" mit "süß" (wieder 6 Variablen, die 11-fach gestuft sind) und "sauer" (6 Variablen, 11-fach gestuft) verwechselt wird, in Abhängigkeit davon was bei vorherigen Variablen von "salzig" gerated wurde.
Als Beispiel: Variable Salzig 1 wurde mit 6 bewertet, Variable Salzig 2 wurde mit 5 bewertet --> wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass bei Variable 3 "salzig" z.B. mit süß verwechselt wird.
Dies dann am besten für alle "salzigen" Variablen und am besten graphisch, wenn etwas derartiges möglich ist.

Vielen Dank
und liebe Grüße

[ponderstibbons]

Wir wollen jetzt möglichst übersichtlich darstellen, wie gut "salzig" erkannt wird und wie wahrscheinlich es ist, dass "salzig" mit "süß" (wieder 6 Variablen, die 11-fach gestuft sind) und "sauer" (6 Variablen, 11-fach gestuft) verwechselt wird, in Abhängigkeit davon was bei vorherigen Variablen von "salzig" gerated wurde.

Theoretisch können 6 hoch 11 verschiedene Kombinationen aus Ratings dieser 6 Variablen vorkommen.
Praktisch werden es sicher weniger sein, aber Dutzende auftretende Kombinationen darf man
wohl erwarten. Eine 6-Dimensionale Darstellung halte ich weder für durchführbar noch sinnvoll.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons