Tests für Zusammenhang, wenn lineare Regression nicht möglic

Tests für Zusammenhang, wenn lineare Regression nicht möglic

Beitragvon Hanni049 » Do 5. Mai 2022, 10:05

Hallo zusammen,

ich führe aktuell meine Auswertung für meine Abschlussarbeit durch. Ich habe jedoch folgendes Problem. Eine meiner unabhängigen Variablen hat zu der der abhängigen Variable keinen linearen Zusammenhang. Eine Transformation war nicht möglich. Somit konnte ich diese nicht in mein multiples lineares Regressionsmodell aufnehmen.
Die Regression habe ich soweit durchgeführt und interpretiert. Nun möchte ich den Zusammenhang der übrig gebliebenen unabhängigen Variable zur abhängigen untersuchen. Ich bin mir aber unsicher, welchen Test ich anwenden kann um eine möglichst gute Aussage treffen zu können.

Die unabhängige Variable ist intervallskaliert, jedoch nicht normalverteilt. Somit sind ja nur die nichtparametrischen Verfahren möglich. Kann ich nun lediglich die Korrelationen untersuchen? Oder sind noch weitere Tests möglich um den Zusammenhang zu untersuchen?

Danke!
Hannah
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Re: Tests für Zusammenhang, wenn lineare Regression nicht mö

Beitragvon PonderStibbons » Do 5. Mai 2022, 11:50

Eine meiner unabhängigen Variablen hat zu der abhängigen Variable keinen linearen Zusammenhang.

Was bedeutet das konkret und wie wurde es festgestellt?
Wie groß ist die Stichprobe?

Vielleicht schilderst Du kurz erstmal die Fragestellung und welche Variablen hier beteiligt sind.

Die unabhängige Variable ist intervallskaliert, jedoch nicht normalverteilt.

Wer hat Dir denn die Fehlinformation verabreicht, Normalverteilung von unabhängigen Variablen
sei bei linearen Regressionsanalysen erforderlich? Die ist ja nichtmal für die AV erforderlich.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Tests für Zusammenhang, wenn lineare Regression nicht mö

Beitragvon bele » Do 5. Mai 2022, 13:50

Hallo Hannah,

zunächst möchte ich allem, was PonderStibbons gesagt hat zustimmen. Dazu kommt aber noch

Eine Transformation war nicht möglich. Somit konnte ich diese nicht in mein multiples lineares Regressionsmodell aufnehmen.


Der erste Satz ist ganz schön groß und es lohnt sich sicher darüber nachzudenken, wie Du zu diesem Schluss gekommen bist. Das Fehlen eines linearen Zusammenhangs erfährt man in der Regel aus der Regression, Du scheinst hier etwas von den Füßen auf den Koft gestellt zu haben. Außerderm können lineare Regressionen durchaus nicht nur lineare Zusammenhänge beschreiben. Gibt es denn plausible Vorstellungen zu dem Zusammenhang, wenn es einen nicht-linearen Zusammenhang gibt?

Kann ich nun lediglich die Korrelationen untersuchen?


Wenn es wirklich darum ginge, Zusammenhänge abzubilden, die nicht mit einem einfachen linearen Modell abzubilden sind, dann gäbe es vielleicht die Möglichkeit zu komplexeren als zu basaleren Methoden zu greifen. Dafür wäre die Frage nach weiteren Erläuterungen des Umfelds aber sinnvoll. Also: Worum geht es, wieviele Beobachtungen liegen vor, warum ganz konkret glaubst Du, dass dieser eine Prädiktor ein Problem darstellt?

LG,
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