Multiple Regression - dankbar um jeden Hinweis

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

Multiple Regression - dankbar um jeden Hinweis

Beitragvon Vanessa2 » Sa 24. Dez 2016, 16:25

Liebes Forum,

fröhliche Weihnachten erstmal! Ich hoffe, diese Post-Kopie von statistik-tutorial.de stört niemanden.
Ich habe ein paar vermutlich sehr dümmliche Fragen und hoffe, dass mir irgendjemand helfen kann.

Im Rahmen einer Online-Studie, die ursprünglich als 2x2x2-Design konzipiert war, wurden folgende Daten erhoben:

Darbietung eines Stimulus aus der 1. Faktorstufe von Faktor A (zufällige Auswahl, insg. 2x2 Möglichkeiten)
Darbietung eines Stimulus aus der 2. Faktorstufe von Faktor A (s.o.)

Probandenauswahl zwischen einer der beiden Darbietungen (also sprich: Nummer 1 (aus 1. Faktorstufe) oder Nummer 2 (aus 2. Faktorstufe))

Mein Betreuer möchte gerne, dass ich diese Daten nun mit einer multiplen Regression auswerte, als aV die Auswahl. Ich habe damit folgende Probleme:

1. Welche Stimuli aus dem 2x2-Pool dargeboten wurden weiß ich nur anhand der Zeitdauerangaben, die die Probanden auf dieser Seite der Umfrage verbracht haben. Ich habe jetzt Dummyvariablen kodiert, die angeben, welche Ausprägungen die 3 Faktoren beim ausgewählten Stimulus haben. Ich schaffe es aber nicht, diese Angaben mit der aV in Verbindung zu bringen - weniger in SPSS als vielmehr in meinem Gehirn :(

2. Die Probanden haben ja immer nur 2 der 8 möglichen Stimuli gesehen und daraus den Vergleich bzw ihre Antwort gezogen. Darf ich diese geringe Menge an Daten (N = 73) dann überhaupt für eine Regression verwenden? Das sind ja dann nur paarweise Vergleiche?

3. Die Skalierung der aV ist ja nominal, das erfüllt die Voraussetzungen für eine multiple Regression nicht?!

Ich zerbreche mir da seit Tagen den Kopf drüber und fürchte, ich sehe den Wald vor lauter Bäumen gar nicht mehr.
Ich wäre unendlich, fürchterlich dankbar für jeden Hinweis und jede Hilfe, vor allem, da mein Timing direkt an Weihnachten natürlich blöd ist.
Vielen herzlichen Dank!
Vanessa2
Grünschnabel
Grünschnabel
 
Beiträge: 3
Registriert: Sa 24. Dez 2016, 16:23
Danke gegeben: 0
Danke bekommen: 0 mal in 0 Post

Re: Multiple Regression - dankbar um jeden Hinweis

Beitragvon PonderStibbons » Sa 24. Dez 2016, 23:08

Im Rahmen einer Online-Studie, die ursprünglich als 2x2x2-Design konzipiert war, wurden folgende Daten erhoben:

Darbietung eines Stimulus aus der 1. Faktorstufe von Faktor A (zufällige Auswahl, insg. 2x2 Möglichkeiten)
Darbietung eines Stimulus aus der 2. Faktorstufe von Faktor A (s.o.)

Verstehe ich nicht. Nichtmal, ob es abhängige oder unabhängige Messungen sind. Den Rest leider auch nicht. Worum geht es denn konkret in der Studie, Thema, Fragestellung, Durchführung, gemessene Variablen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
PonderStibbons
Foren-Unterstützer
Foren-Unterstützer
 
Beiträge: 11228
Registriert: Sa 4. Jun 2011, 15:04
Wohnort: Ruhrgebiet
Danke gegeben: 49
Danke bekommen: 2467 mal in 2451 Posts

Re: Multiple Regression - dankbar um jeden Hinweis

Beitragvon Vanessa2 » So 25. Dez 2016, 01:11

Hallo!
Entschuldige bitte, ich wollte den Originalpost nicht mit zu vielen Details vollmüllen.

Thema der Studie war der digitale Exhibitionismus, konkret das dick pic-Phänomen. Das Thema, das mich oben so beschäftigt, sind die "Risiko"faktoren für die Viktimisierung.
Sprich: Ist eine Frau vulnerabler für ungewollte Zusendungen von Penisbildern wenn sie blond vs. dunkelhaarig ist?
Die erste Implementation (die grandios fehlgeschlagen ist) hat vorgesehen, dass das 2x2x2-Design in Form von 8 verschiedenen Online-Dating-Profilen erhoben wird:
1. Faktor: Rollenverständnis - traditionell vs. egalitär
2. Faktor: Alkoholkonsum - ja vs. nein
3. Faktor: Haarfarbe - blond vs. dunkelhaarig

Dabei wäre die aV die konkrete Anzahl der tatsächlichen Zusendungen gewesen.

Bei der 2. Implementation haben wir diese Faktoren in eine Online-Umfrage intergriert (bzw. das zumindest versucht). Dabei war (der Codierungsmöglichkeiten auf der Umfragenseite geschuldet) die einzige Möglichkeit der Präsentation für die Probanden:
eine zufällige Auswahl aus dem Pool der egalitären Profile: blond mit Alkoholkonsum, dunkelhaarig mit Alkoholkonsum, blond ohne Alkoholkonsum, dunkelhaarig ohne Alkoholkonsum (=4 Stück)
eine zufällige Auswahl aus dem Pool der traditionellen Profile: das gleiche.

Ein Proband klickt also auf die Umfrage und zufällig wird ihm aus dem Pool der egalitären Profile eines angezeigt, danach zufällig eines aus dem Pool der traditionellen.
Danach entscheidet er, welchem der beiden Frauen er eher ein dick pic zusenden würde.

Jetzt stehe ich also hier mit folgenden Variablen:
-Anzahl der Sekunden verbrachter Zeit auf den einzelnen Profilen (aus denen ich erkennen kann, welche der Profile aus den Profilpools dem Probanden tatsächlich gezeigt wurden)
-seine Entscheidung zwischen den zwei gezeigten Profilen
-welche Faktorausprägungen diese einzelnen Profile haben

... und möchte/soll damit eine multiple Regression rechnen.
Probleme:
Ich habe keine metrisch skalierte abhängige Variable.
Mir ist überhaupt nicht klar, wie ich aus der Profilauswahl eine aV machen soll, die unabhängig von den gezeigten Profilen ist.

Ich hoffe, ich konnte mich etwas deutlicher ausdrücken und vielen Dank für deine Zeit und Mühe.
Vanessa2
Grünschnabel
Grünschnabel
 
Beiträge: 3
Registriert: Sa 24. Dez 2016, 16:23
Danke gegeben: 0
Danke bekommen: 0 mal in 0 Post

Re: Multiple Regression - dankbar um jeden Hinweis

Beitragvon PonderStibbons » So 25. Dez 2016, 14:21

Entschuldige bitte, ich wollte den Originalpost nicht mit zu vielen Details vollmüllen.

Eine nachvollziehbare Studienbeschreibung halte ich nicht für Müll.

Nach wie vor fehlt die Angabe der Stichprobengröße.

Ich habe keine metrisch skalierte abhängige Variable.

Deine abhängige Variable ist anscheinend: "Proband wählte traditionelles Profil versus Proband wählte egalitäres Profil". Demnach kommt eine binär logistische Regressionsanalyse in Frage.

Wenn ich Deine Probembeschreibung richtig verstehe, dann wäre denkbar ein Modell mit 4 Prädiktoren und 2 Wechselwirkungen:
"Haarfarbe des dem Probanden präsentierten traditionellen Stimulus' " (mit z.B. blond = 0 und dunkel = 1), "Haarfarbe egalitärer Stimulus" (blond = 0, dunkel = 1), "Wechselwirkung Haarfarbe traditioneller Stimulus/ Haarfarbe egalitärer Stimulus" (um nicht-additive Effekte anzubilden), "Alkokolkonsum traditioneller Stimulus" (0/1), "Alkokolkonsum egalitärer Stimulus" (0/1), Wechselwirkung Alkoholkonsum traditionell / Alkoholkonsum egalitär.

Je nach theoretischen Vorannahmen kann man überlegen, auch Wechselwirkungen zwischen Haarfarbe und Alkoholkonsum einzubauen. Ist zudem eine Frage der Stichprobengröße, je mehr Prädiktoren im Modell, desto mehr Probanden sind erforderlich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
PonderStibbons
Foren-Unterstützer
Foren-Unterstützer
 
Beiträge: 11228
Registriert: Sa 4. Jun 2011, 15:04
Wohnort: Ruhrgebiet
Danke gegeben: 49
Danke bekommen: 2467 mal in 2451 Posts

Re: Multiple Regression - dankbar um jeden Hinweis

Beitragvon Vanessa2 » Mo 26. Dez 2016, 08:55

Guten Morgen,

PonderStibbons hat geschrieben:Eine nachvollziehbare Studienbeschreibung halte ich nicht für Müll.

Das stimmt natürlich, wie gesagt, entschuldige bitte.

PonderStibbons hat geschrieben:Nach wie vor fehlt die Angabe der Stichprobengröße.

Insgesamt umfasst die Stichprobe die oben erwähnten 73 Probanden, nach Bereinigung sogar nur noch 59.
Ich hätte vielleicht außerdem erwähnen sollen, dass ich mich statistisch auf dem psychologischen Bachelor-Niveau befinde - über eine multiple Regression hinaus komme ich leider nicht. Wenn ich Dich richtig verstehe, macht aber genau die für diese Problemstellung keinen Sinn, richtig?

Ich danke Dir ganz herzlich für den Vorschlag!
Vanessa2
Grünschnabel
Grünschnabel
 
Beiträge: 3
Registriert: Sa 24. Dez 2016, 16:23
Danke gegeben: 0
Danke bekommen: 0 mal in 0 Post

Re: Multiple Regression - dankbar um jeden Hinweis

Beitragvon PonderStibbons » Mo 26. Dez 2016, 14:10

Insgesamt umfasst die Stichprobe die oben erwähnten 73 Probanden,

ok mein Fehler.
nach Bereinigung sogar nur noch 59.

D.h. im äußersten Fall ist das Verhältnis 29:30.
In logistischen Regressionen gilt als Orientierung,
dass pro Prädiktor ca. 8-12 Fälle in der geringer
besetzten Kategorie der abhängigen Variable
vorhanden sein sollten. Demnach wird es mit
einer multiplen Regression ziemluch knapp.

Ich hätte vielleicht außerdem erwähnen sollen, dass ich mich statistisch auf dem psychologischen Bachelor-Niveau befinde - über eine multiple Regression hinaus komme ich leider nicht.

Die logistische hat viele Parallelen zur linearen
Regression, was den Aufbau betrifft. der erste
wesentliche Unterschied ist die binäre Natur der
abhängigen Variable.

Wenn Dein Betreuer Dir einen Versuchsaufbau
aufs Auge drückt, den auszuwerten Kenntnisse
erfordert, die noch nicht zum Lehrplan gehören,
sollte er vielleicht mehr Verantwortung für die
Analyse übernehmen. Er bekommt von den
Steuerzahlern Geld für sowas.

Mit freundlichen Grüßen

PonerStibbons
PonderStibbons
Foren-Unterstützer
Foren-Unterstützer
 
Beiträge: 11228
Registriert: Sa 4. Jun 2011, 15:04
Wohnort: Ruhrgebiet
Danke gegeben: 49
Danke bekommen: 2467 mal in 2451 Posts


Zurück zu Regressionanalyse

Wer ist online?

Mitglieder in diesem Forum: Google [Bot] und 2 Gäste

cron