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[mp259519]

Hallo an alle,

ich habe folgende Variablen, wo ich gerne einen Regression mit durchführen möchte. Allerdings weiß ich nicht, ob es mit meinen Daten möglich ist, da laut eines Streudigramm kein linearer Zusammenhang vorliegt...

AV: Fashionstile:
Die Teilnehmer konnten sich in einer Mehrfachauswahl (Ja/Nein) jeweils zwischen einem Oberteil, Jacke, Unterteil und Accessoire entscheiden, welche jeweils einem bestimmten Stil zuzuordnen ist. Ich habe dann die Stile zusammengefasst, indem ich die Antworten aus Oberteil, Jacke etc...addiert habe. (Je mehr desto besser).

Jetzt liegen die Werte zwischen 0 und 5.

UV: Persönlichkeitswerte :Werte zwischen 0 und 7

Meine Fragen: Sind beide Variablen metrisch skaliert, oder liege ich da falsch? Was muss ich tun wenn ich so ein Streudiagramm erhalte.. kann ich trotzdem eine Regression durchführen?

[PonderStibbons]

Du hast demnach mehrere Variablen Stil A, Stil B, Stil C..., jede mit Werten ("Anzahl") von 0 bis 5.
Aber was sind "Persönlichkeitswerte zwischen 0 und 7"? Einzelne Items?

kann ich trotzdem eine Regression durchführen?

Regression zwischen was und was? Und wie groß ist die Stichprobe?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[mp259519]

Genau!

Die Persönlichkeitswerte waren mehrere Items, die ich dann in 4 Zusammengefasst habe.

Die Regression soll jeweils zwischen einem Stil als AV und einen der zussmmengefassten Werte stattfinden.

Z.B. Stil A (AV)= Offenheit (Wert)

[bele]

Hallo,

Ich habe noch nicht wirklich verstanden, wie die UV und die AV zustande kommen und ich glaube, dass Du schildern solltest, was das Ziel des Ganzen ist. Vielleicht gibt es ja bessere Wege zur Beantwortung der eigentlichen Frage. Zuletzt finde auch ich die Frage nach dem Stichprobenumfang relevant, die PonderStibbons gestellt hatte.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Wenn die Teilnehmer 5 Objekte zur Wahl hatten und es mehrere Stile gibt, dann wird es doch häufig 0-Werte geben?
Vielleicht schilderst Du einmal Thema, Fragestellung, Stichprobengröße, dann fällt Rat zu geben leichter.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons