SPSS-FORUM.DE

[Juliaahg]

Hallo liebes Froum,

ich habe eine Frage zur Regression und den Skalenniveaus.

Eigentlich hatte ich bereits all meine Daten überwiegend mittels linearer Regression analysiert. Dabei waren sowohl meine abhängige als auch unabhängige Varible(n) intervallskaliert (auf Anraten von jemanden, der sich eigentlich mit SPSS auskennt). Jetzt habe ich aber nochmal einiges gelesen und dort stand, dass Ratingskalen (stimme nicht zu =1, stimme eher nicht zu =2, stimme eher zu =3, stimme zu =4,) nicht intervallskaliert sind. Was für mich nach genauem Nachlesen auch Sinn macht. Kann ich aber trotzdem annehmen, dass die Abstände gleich sind und daher mich dennoch dazu entscheiden sie als Skala zu lassen? Und könnte ich dann auch Mittelwerte bilden und diese interpretieren? (Z.B. M = 3,75 bedeutet dass die Probanden eher zugestimmt haben). Oder geht das nicht, weil die Abstände eben eigentlich nicht gleich sind.

Und dann mein noch größeres Problem: Meine Antwortmöglichkeiten meiner abhängigen Variablen lauten: nie=1, seltener als einmal im Monat=2, mindestens einmal im Monat=3, mindestens einmal in der Woche=4, täglich=5 und mehrmals täglich=6. Das ist doch wirklich ganz klar ordinal, oder? Auch hier wurde mir Skala gesagt und ich habe damit ganz viele Regressionen durchgeführt... Muss ich jetzt eine ordinal logistische Regression durchführen und alles abändern und nochmal neu schreiben? Oder kann man sich irgendwie rausreden. Ich habe nämlich eigentlich keine Zeit mehr.

Vielen Dank und Viele Grüße

[ponderstibbons]

Kann ich aber trotzdem annehmen, dass die Abstände gleich sind und daher mich dennoch dazu entscheiden sie als Skala zu lassen?

Kommt darauf an, wie genau Du bzw. Dein Gutachter das nehmen.
Man kann ohne weiteres diese Variable umwandeln in 3 dummy-Variablen
(z.B. Stufen 2, 3 und 4 erhalten jede eine eigene 1/0-Dummyvariable,
Stufe 1 braucht keine, weil als Referenzkategorie fungierend; Referenz
kann aber auch Stufe 4 sein, wenn man möchte).

Und dann mein noch größeres Problem: Meine Antwortmöglichkeiten meiner abhängigen Variablen lauten: nie=1, seltener als einmal im Monat=2, mindestens einmal im Monat=3, mindestens einmal in der Woche=4, täglich=5 und mehrmals täglich=6. Das ist doch wirklich ganz klar ordinal, oder?

Da gibt es gar keinen Zweifel. Die kann man mit linearen Regressionrechnungen
nicht analysieren.

Auch hier wurde mir Skala gesagt und ich habe damit ganz viele Regressionen durchgeführt... Muss ich jetzt eine ordinal logistische Regression durchführen und alles abändern und nochmal neu schreiben?

Einfache Regressionen oder multiple Regressionen?

Oder kann man sich irgendwie rausreden. Ich habe nämlich eigentlich keine Zeit mehr.

Das erste musst Du mit Deinem Betreuer und Deinem Gurachter klären.
Das zweite ist leider nicht sehr präzise.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Juliaahg]

Hallo PonderStibbons,

Erst einmal vielen Dank. Dann versuche ich mal, mein zweites Anliegen genauer zu beschreiben. Ich habe mit der beschriebenen Variable (nie, einmal im Monat etc.) die offensichtlich ordinal ist sowohl einfache lineare Regressionen als auch multiple Regressionen durchgeführt. Sie war bei jeder Regression die abhängige Variable. Die unabhängigen Variablen hatten immer eine Ratingskala (stimme nicht zu, stimme eher nicht zu etc.). Die Ergebnisse waren alle auch so wie ich sie nach der Theorie erwartet hätte und ich habe auch vorher die Voraussetzungen einer Regression abgeprüft. Und in einer deutschlandweiten repräsentativen Umfrage, die mein Thema behandelt, wurde es auch genau so gemacht. Deswegen hatte ich mir nichts dabei gedacht. Was könnte ich denn jetzt alternativ machen?

Und nochmal zu meiner ersten Frage zurück: kann ein Mittelwert von 1,7 dann als stimme eher zu interpretiert werden? Ich werde es mit meiner Dozentin abklären, aber ich denke für sie ist es ok, das als Skala anzusehen.

Vielen Dank und viele Grüße

[ponderstibbons]

Was könnte ich denn jetzt alternativ machen?

Ich weiß nichts über Deine Studie, Thema, Fragestellung, Stichprobe,
Stichprobengröße etc., da kann ich das schwer beantworten.

Einfache Regressionen kann man eventuell durch Spearman-
Korrelationsanalysen ersetzen. Lineare Regressionen durch ordinal-
logistische Regressionen. Aber vielleicht passt das hier nicht oder
es gibt noch Alternativen, je nach Umständen.

Und nochmal zu meiner ersten Frage zurück: kann ein Mittelwert von 1,7 dann als stimme eher zu interpretiert werden?

Wenn Du es als Ordinalskala siehst, dann gibt es keinen Mittelwert.
Wenn Du es als ungefähr intervallskaliert siehst, dann liegt es halt
zwischen 1 und 2, nahe 2 (stimme eher NICHT zu).

Mit freundichen Grüßen

PonderStibbons

[Juliaahg]

Ich habe einen Stichprobenumfang von 189 Probanden. Es geht um den Einsatz mobiler digitaler Medien im Mathematikunterricht. Die bereits erwähnte abhängige Variable fragt den Einsatz mobiler digitaler Medien im Unterricht ab, also die Einsatzhäufigkeit in den Unterrichtsklassen. Nun soll geprüft werden, wodurch die Einsatzhäufigkeit beeinflusst wird. Beispielsweise dadurch ob die digitale Infrastruktur ausreichend ist (stimme nicht zu, stimme eher nicht zu etc.). Ich habe diverse solche Zusammenhänge von Bedingungsfaktoren schulische Mediennutzung abgefragt. Teilweise durch lineare Regressionen oder auch multiple lineare Regressionen. Alle unabhängigen Variablen haben immer die angesprochene Ratingskala. Die abhängige Variable ist immer dieselbe. Bisher haben meine Ergebnisse immer Sinn gemacht (eine ausreichende Infrastruktur erhöht die Nutzung). Hilft das weiter?

[ponderstibbons]

Vor dem Hintergrund fällt mir leider nichts passendes zusätzlich zu dem ein,
was ich bereits nannte.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons