SPSS-FORUM.DE

[cosi007]

Hallo ihr Lieben,

ich musste in einem multivariaten Verfahren aufgrund von nicht-normalverteilung meiner Daten die Daten mittels der GLM bei SPSS analysieren. Dies möglichst im Gamma-Vefahren, was aufgrund meiner Daten nicht möglich war.
Nun meine erste Frage:
1. Kommt auch das Gamma-Log-Verfahren als metrisches Verfahrensmodell in Frage ( Das ist der 1. Punkt der auszuwählen ist, wenn man die generalisierte Analyse wählt)

Um die Nicht-Normalverteilung zu umgeben, haben wir die Variable, die für Ausreißer sorgt, nochmals reingenommen und an der Stelle die Daten gedoppelt, die für die Verzerrung gesorgt haben.
D.h. 2 Variablen waren sich in den Roh-Daten sehr ähnlich.
Nun zeigt mir SPSS jedesmal an: "Berechnung aufgrund numerischer Probleme nicht möglich"
Kennt ihr dieses Problem und habt ihr einen Lösungsvorschlag dafür?

Ich danke euch im Voraus vielmals!
LG Cosi

[strukturmarionette]

Hi,

- GLM ist Abk für General Linear Model oder Generalized Linear Model?
(Was hast du denn konkret durchgeklickt?)

- N?
- konkrete SPSS-Variablen- und Modellbeschreibung?

Gruß
S.

[cosi007]

Ich habe das Generalized linear Model ausgewählt (das obere von beiden).
N= 176 (größter gemeinsamer Nenner)

Die abhängige Variable ist in dem einen Model a) die Gesamtkosten im zweiten Modell b) Indexfaktor (Faktor für Lebensqualität) also metrische Variablen.

Die unabhängigen Variablen sind in Modell a) 6 Variablen ; dichotome, metrische und nominale b) 11 Variablen, die ebenfalls dichotom, metrisch und nominal sind.
Die Variablen beinhalten Faktoren wie Krankheitswert, Versorgungszufriedenheit, Pflegebedürftigkeit etc...

Kannst du mir vielleicht sagen ob für eine abhängige metrische Variable in diesem Modell auch die Gamma-Log Funktion angewendet werden kann, bei nicht normalverteilten Variablen?

Danke für deine Hilfe schonmal

[ponderstibbons]

Wie kommt da eine Gamma-Verteilung ins Spiel?

Und wieso werden die Variablen betrachtet - für die Auswahl ist die Verteilung der Vorhersagefehler des Modells maßgeblich, nicht die der unkonditionalen Variablen.

Da keine Informationen zu Hintergrund, Fragestellung, Erhebungsdesign vorliegen, ist das noch alles sehr unklar.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[cosi007]

https://www.ibm.com/docs/zh/spss-statis ... ear-models:
Model Types

Scale Response. The following options are available:

Linear. Specifies Normal as the distribution and Identity as the link function.
Gamma with log link. Specifies Gamma as the distribution and Log as the link function.


Ich hatte mich daran orientiert, da für nicht-normalverteilte Daten diese Verteilung bei SPSS angegklickt werden sollte.

Die Daten wurden retrospektiv ausgewertet aus einem Fragebogen. Daraufhin sollte untersucht werden wie der Krankheitswert Einfluss auf die Erhöhung der Gesamtkosten hat (n=212).
Um die Beeinflussung aller Variablen mit einzubeziehn wurde erst ein mutlivariates Regressionsverfahren durchgeführt und daraufhin eine GLM, um die Nicht-Normalverteilung der Daten zu berücksichtigen. Dafür wurde dann die Gamma-Verteilung angewählt (was nicht funktioniert hat, da viele 0-Werte enthalten waren) und da die abhängige Variable metrisch ist habe ich gedacht es wäre dann sinnvoll eine GAMMA-Log Funktion zu wählen. (Würde dir gerne ein Bild einfügen, aber das funktioniert nicht).

Das habe ich auch noch gefunden: http://compdiag.molgen.mpg.de/docs/scheid_diplom.pdf

„In vielen Bereichen der statistischen Anwendungen st ̈oßt man auf Daten, die zwar
eingipflig, aber stark asymmetrisch verteilt sind, was die beliebte Annahme der
Normalverteilung verhindert. In diesem Dilemma hat die Lognormalverteilung ih-
ren Ursprung: Wendet man auf positive, rechtsschief verteilte Daten die nat ̈urliche
Logarithmusfunktion an, so lassen die transformierten Werte h ̈aufig die Annah-
me der Normalverteilung zu. Daher liegt es nahe, bei den urspr ̈unglichen Daten"

Ist es jetzt klarer??

[ponderstibbons]

Wenn ein Bild sich nicht einfügen lässt, kann man es bei einem entsprechenden Anbieter im Netz hochladen und hier verlinken.

ist es jetzt klarer??

Leider nein. Ich hatte ja eigens um Hintergrund, Fragestellung, Erhebungsdesign gebeten.

Was ist gemeint mit "multivariates Regressionsverfahren"? Du erwähnst nur 1 abhängige Variable, ist demnach gemeint multiple Regression?
Was für Variablen werden dafür einbezogen? Was ist konkret die abhängige Variable? Was bedeutet konkret "viele Null-Werte"?

Die Gamma-Funktion hat hier meines Erachtens nichts zu suchen, und die Quelle spricht von Log-Normalverteilung, nicht
Log-Gammaverteilung. Logarithmieren von notorisch rechtsschiefen Größen wie Zeitangaben oder Geldbeträge kann
inhaltlich Sinn ergeben. Aber vielleicht geht es auch anders, je nach Sachlage.

Just my 2pence

PonderStibbons