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[tiggettos]

Hallo Leute,

im Rahmen eines Studienprojektes müssen wir eine Regressionsanalyse durchführen. Ich habe mich für den Einfluss von Schichtarbeit auf Gesundheit entschieden und da unser Datensatz dazu auch eine Reihe von Variablen hat, ist eine Operationalisierung auch grundsätzlich möglich. Schichtarbeit wird nur unterschieden in ja oder nein (Dichotom). Die Gesundheitsvariable wollte ich mittels eines Indexes bilden. Da ich mich auf die Gesundheitsdefinition der WHO beziehe (und ähnliche Konzepte) gibt es drei zentrale Dimensionen: physisches, soziales und seelischen (also psychisches) Wohlbefinden.
Gesundheit besteht demnach also aus diesen drei Dimensionen (theoretischer Teil).

Nun habe ich im Datensatz 12 Variablen identifiziert, welche auf Basis der Literatur in den Kontext von Gesundheit passen und diese in die drei Kategrorien (physisches, soziales und seelisches Wohlbefinden) unterteilt. Durch eine Faktoranalyse (PCA) hat sich meine Einteilung in die drei Bereiche bestätigt (mit der Ausnahme von 2 variablen, welche ich entfernen musste - da zu hohe Fremdladungen vorlagen). Verwendet haben ich dafür die Mustermatrix (Eigenwert mind 0,5 Fremdladungen unter 0,3).

Allerdings handelt es sich dabei nun um eine drei Faktoren Lösung und ich frage mich ob ich diese nun überhaupt zu einer Indexvariable zusammenfassen darf? Immerhin möchte ich den Einfluss von Schichtarbeit auf Gesundheit und nicht auf die drei Gesundheitsbereiche messen.

Beste Grüße
Tiggettos

[strukturmarionette]

Hi,

Allerdings handelt es sich dabei nun um eine drei Faktoren Lösung und ich frage mich ob ich diese nun überhaupt zu einer Indexvariable zusammenfassen darf? Immerhin möchte ich den Einfluss von Schichtarbeit auf Gesundheit und nicht auf die drei Gesundheitsbereiche messen.

- Das wäre doch der Def der WHO (und enspr weitergeh Fachlit) zu entnehmen
- Wenn es nicht daraus hervogeht, dann wäre beides möglich

Gruß
S.

[tiggettos]

Hallo,

@strukturmarionette: Vielen Dank! Ja die Literatur definiert Gesundheit mithilfe dieser drei Teilbereiche. Dementsprechend ist es sicherlich begründbar. Würden die drei Dimensionen einzell betrachtet werden, dann würden wir ja nur den Einfluss von X auf Dimension 1, X auf Dimension 2 und X auf Dimension 3 identifizieren. Dabei würde allerdings ja nicht die Gesundheit gemessen werden.
Dementsprechend fassen wir die drei Teilbereiche definitiv zusammen. (Es bietet sich ergänzend ja trotzdem an die einzellnen Dimensionen zu betrachten und damit zusätzliche Aussagen treffen zu können)

Nun haben wir allerdings ein anderes Problem bezüglich der Indexbildung.

Die Dimensionen haben eine unterschieldiche Variablenanzahl. Dimension 1 besteht aus 4 Variablen, Dimension 2 aus 3 Variablen und Dimension 3 aus 2 Variablen. Im ersten Schritt würden wir also gerne die Dimensionen bilden und sind uns unsicher wie wir das am besten machen. Wir haben noch im Kopf das wir nach den Eigenwerten aus der Mustermatrix gewichten müssen (bsp. Eigenwert * Variable 1 + Eigenwert * Variable 2...). Müssen wir dann zusätzlich auch noch durch die Anzahl der Variablen teilen?

Im zweiten Schritt bilden wir aus den Dimensionen die Variable für Gesundheit, wobei alle drei Dimensionen gleich gewichtet sind (zumindest lässt die Literatur an dieser Stelle keine eindeutige Interpretation zu). Dementsprechend würden wir Dimension 1 + Dimension 2 + Dimension 3 geteilt durch 3 rechnen. Ist dies von der Logik korrekt?

[PonderStibbons]

Gewichtung ist in der Regel nicht empfehlenswert. Das ist eine nur scheinbare
Präzision. Die Gewichte sind stichprobenabhängig, nicht stabil und die Ergebnisse
dementsprechend wenig übertragbar.

Man könnte einfach die Werte der zugehörigen Items jeder Dimension
mitteln und aus den 3 Mittelwerten wiederum den Index bilden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[tiggettos]

Gewichtung ist in der Regel nicht empfehlenswert. Das ist eine nur scheinbare
Präzision. Die Gewichte sind stichprobenabhängig, nicht stabil und die Ergebnisse
dementsprechend wenig übertragbar.

Gilt dies auch für einen Datensatz wie den Albus mit einem großen Stichprobenumfang?

Man könnte einfach die Werte der zugehörigen Items jeder Dimension
mitteln und aus den 3 Mittelwerten wiederum den Index bilden.

Das war auch ursprünglich unser Gedanke. Allerdings waren wir im Anschluss etwas von der letzten Vorlesungssitzung irritiert. Da dort genau die Gewichtung angesprochen wurde.

[PonderStibbons]

Gilt dies auch für einen Datensatz wie den Albus mit einem großen Stichprobenumfang?

Tja, das sind so zentrale Infos.

Der Stichprobenfehler ist da klein(er), aber die Repräsentativität ist halt fraglich.
Ich kenne keine überzeugenden Argumente gegen Einheitsgewichte, auch wenn
es sie durchaus geben mag. Zugegebenermaßen reichte mir Jacob Cohens Einschätzung
"Simple is Better" einstmals zu lesen bereits aus http://psych.colorado.edu/~willcutt/pdfs/Cohen_1990.pdf

Das war auch ursprünglich unser Gedanke. Allerdings waren wir im Anschluss etwas von der letzten Vorlesungssitzung irritiert. Da dort genau die Gewichtung angesprochen wurde.

Die Frage ist, was Euer Abnehmer akzeptiert. Wenn er auf komplizierte Gewichtungen
besteht, müsst Ihr dem wohl willfahren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[tiggettos]

Hallo,

ich habe heute endlich mit meinem Betreuer sprechen können. Er sagt das eine Zusammensetzung der Variable Gesundheit aus den drei Dimensionen logisch ist. Zur Gewichtung sagte er, dass alle Verfahren Vorteile und Nachteile haben. Er legt allerdings Wert auf die Gewichtung mit den Faktorladungen (aus der Mustermatrix), da sonst die Items überbewertet werden würden.

Die Gewichtung erfolgt zuerst auf ebene der Dimensionen: Dimension 1 = Faktorladung 1 mal Varaible 1 + Faktoraldung 2 mal Variable 2 (...)/ Anzahl der Variablen

Die Dimensionen werden dann wie folgt zusammengefasst:
Dim. 1 + Dim. 2 + Dim. 3 /3