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[Liselotte]

Hallo Zusammen,

in meinem Modell habe ich neben 1 UV und 3 Moderatorvariablen noch 5 Kontrollvariablen, bei denen ich nicht genau weiß, wie ich sie in die Regression einbauen soll.

1) Abgefragt wurde der höchste Bildungsabschluss. Könnte man dort nur eine Variable nutzen und mit den Zahlenwerten von 0-10 rechnen, also je höher die Zahl desto höher der Bildungsabschluss? Oder würdet ihr hier Dummy-Variablen für jede Ausprägung kreiieren?

2) Abgefragt wurden verschiedene Fachrichtungen: Sozial-, Geistes-, Natur-, Ingenieurs-, Rechts-, Wirtschaftswissenschaften und "keine davon", also insgesamt 7 Ausprägungen. Liest man betreffende Literatur zu dem Thema, müsste ich 6 Dummyvariablen erstellen, die Fehlende wirkt dann als Referenzkategorie. Insgesamt nimmt dies in der Ausgabetabelle sehr viel Platz ein (v.a. da ich mehrere polytome Variablen habe). Geht dies auch übersichtlicher? Meine andere Frage bezieht sich auf die Auswertung: Normalerweise gibt die Regressionskonstante in solchen Fällen ja den Mittelwert der Referenzgruppe wieder. Aber wie ist das in einem Modell, in dem mehrere unterschiedliche UV eingebaut sind?

Viele Grüße!

[strukturmarionette]

Hi,

in die Regression einbauen soll.

- welches Modell?
- Wie lautet dieses (zumindest in Textform konkret)?
- was ist ist AV?
- N?

Ansonsten:
Dummyvariablen existieren nicht.
Wohl kann Dummy-Codierung eine Möglichkeit sein, kategoriale Variablen zu codieren.

Gruß
S.

[Liselotte]

Hallo S.,

ich untersuche mittels (experimentellem) Fragebogen den Einsatz von Sprachanalysetest bzw. Telefoninterviews im Recruiting auf Unternehmensattraktivität von Bewerbern. Persönlichkeitsmerkmale sollen dabei als Moderatoren untersucht werden. AV = abhängige Variable, also Unternehmensattraktivität in diesem Fall. N beträgt 200.

Viele Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

AV = abhängige Variable, also Unternehmensattraktivität in diesem Fall. N beträgt 200.

- dann wäre noch das Skalenniveau der AV relevant?

Gruß
S.

[Liselotte]

Hallo


Die AV ist ordinalskaliert.

VG