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[Nadean07]

Hallo Leute,
ich habe eine Frage zum zentrieren der Prädiktoren. Ein Prädiktor besteht aus einer errechneten Diskrepanz (einer Real-Ideal-Diskrepanz). Wenn ich diesen Prädiktor zentriere also die individuelle erlebte Diskrepanz zum betrachteten Ideal und den Mittelwert aller Probanden subtrahiere, verfälscht das die Aussagekraft der Variable oder? Die Information über geht dann gänzlich verloren oder nicht? Mathe liegt mir nicht besonders und Statistik auch nicht. Ich bin mir diesbezüglich eifach nicht ganz sicher und seh den wald vor lauter Bäumen nicht mehr. Kann mir jemand helfen? Gibt es ne alternative zum zentrieren oder darf ich die trotz nicht zentrierter Variablen eine Regression rechnen?
Danke

[ponderstibbons]

Wenn ich diesen Prädiktor zentriere also die individuelle erlebte Diskrepanz zum betrachteten Ideal und den Mittelwert aller Probanden subtrahiere, verfälscht das die Aussagekraft der Variable oder?

Nein.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Nadean07]

Aber die Variablen haben nach dem Zentrieren nicht die selben Vorzeichen. In meinem Fall geht es um den aufwärtsgerichteten und abwärtsgerichteten Vergleich, somit ist das Vorzeichen der Diskrepanz wichtig. Im Vergleich beider Variablen sellt sich heraus dass ihre Ladung nach dem zentrieren nicht die selbe ist. Habe ich was falsch gemacht?

[ponderstibbons]

In meinem Fall geht es um den aufwärtsgerichteten und abwärtsgerichteten Vergleich, somit ist das Vorzeichen der Diskrepanz wichtig.

Dir ist das Vorzeichen wichtig, aber das heißt nicht, dass eine Zentrierung was verfälscht.
Wenn es nicht um eine Moderatoranalyse geht und da der natürliche Nullpunkt hier Sinn
ergibt, würde ich selbst aber vermutlich Zentrieren erst gar nicht in Betracht ziehen.

Mit freundlichen Grüßen

P.