Multiple Regressionsanalyse mit korrel. unabhäng. Variablen

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Multiple Regressionsanalyse mit korrel. unabhäng. Variablen

Beitragvon Statistikverzweifelter007 » Sa 2. Okt 2021, 13:39

Guten Tag Liebes Forum,

ich arbeite derzeit an meiner Masterarbeit und möchte dazu eine quantitative empirische Forschung durchführen.
Meine Statistikkenntnisse sind jedoch leider begrenzt und ich konnte zu meinem Problem im Forum leider keine passende Antwort finden und wende mich deshalb verzweifelt an euch:

Mein Ziel ist es die Bereitschaft zur Informationsoffenlegung bei der Nutzung von Chatbots zu untersuchen. Speziell, welche Einflussfaktoren die Bereitschaft beeinflussen. Dazu eignet sich meines Wissens nach die multiple Regressionsanalyse. Jedoch konnte ich zu meiner Problemstellung aus der Literatur einige sehr artverwandte Einflussfaktoren ableiten, die ich gerne unter Sammelbegriffen gruppieren würde.

Ein Beispiel: Einflussfaktor: Vertrauen. "Einflüsse" auf das Vertrauen wiederum sind Bekanntheit und Reputation des Anbieters, Angaben des Anbieters zur Art der Datenverwendung und Dauer der Datenspeicherung, Verhältnis zum Anbieter, (..).

Derart habe ich also quasi mehrere übergeordnete Einflussfaktoren, die jeweils wiederum einzelne Einflüsse beinhalten.
Mein Ziel wäre, die Wirkungsstärke der jeweiligen Einflussfaktoren auf die Bereitschaft zur Informationsoffenlegung zu testen, und im besten Fall zusätzlich auch messen zu können, welchen Beitrag die einzelnen Einflüsse dazu beitragen. Die einzelnen Einflüsse werden wohl ebenfalls eine gewisse Korrelation untereinander aufweisen, weshalb ich nicht weiß ob ich einfach alle Einflüsse einzeln als Szenarien abfragen kann und dadurch testen darf.

Ich hoffe der Sachverhalt war halbwegs verständlich ausgedrückt.
Vorab vielen Dank für jeden Tipp und jede Unterstützung.

Viele Grüße
R
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Re: Multiple Regressionsanalyse mit korrel. unabhäng. Variab

Beitragvon Statistikverzweifelter007 » Sa 2. Okt 2021, 13:41

Vielleicht noch rellevant. Ich habe eine Umfrage mit einem Fragebogen erstellt und kann somit Einfluss darauf nehmen, welche Daten ich bekomme.
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Re: Multiple Regressionsanalyse mit korrel. unabhäng. Variab

Beitragvon PonderStibbons » Sa 2. Okt 2021, 14:08

Statistikverzweifelter007 hat geschrieben:ich arbeite derzeit an meiner Masterarbeit und möchte dazu eine quantitative empirische Forschung durchführen.
Meine Statistikkenntnisse sind jedoch leider begrenzt

Wäte da nicht eine andere Methodik (z.B. qualitativ) passender, statt
eine Arbeit in einem Bereich zu schreiben, in dem die Grundlagen fehlen?
und ich konnte zu meinem Problem im Forum leider keine passende Antwort finden und wende mich deshalb verzweifelt an euch:

Nun, ich hoffe, das wird nicht wieder ein Trend wie damals.

Ein Beispiel: Einflussfaktor: Vertrauen. "Einflüsse" auf das Vertrauen wiederum sind Bekanntheit und Reputation des Anbieters, Angaben des Anbieters zur Art der Datenverwendung und Dauer der Datenspeicherung, Verhältnis zum Anbieter, (..).

Wie soll der Einflussfaktor denn nun konkret gebildet werden? Sollen mehrere Items erhoben und einfach summiert werden,
oder ist das Konzept ein ganz anderes?
Die einzelnen Einflüsse werden wohl ebenfalls eine gewisse Korrelation untereinander aufweisen, weshalb ich nicht weiß ob ich einfach alle Einflüsse einzeln als Szenarien abfragen kann und dadurch testen darf.

Das ist eigentlich typisch, dass Vorhersagegrößen miteinander mehr oder minder starkt korreliert sind, und es
hindert nicht eine lineare Regressionsanalyse. Wichriger ist eigentlich eine zuverlässige Messung sowohl der
Faktoren als auch vor allem der abhängigen Variable.

Wenn die Stichprobe ausreichend groß ist, dann könnte man auch an eine vorgeschaltete exploratorische
Faktorenanalyse denken. Grob gesagt können damit aus der Gesamtheit der Items und auf Basis ihrer
Interkorrelationen voneinander unanbhängige (unkorrelierte) Faktoren konstruiert werden. Aber gemäß
Deinem Eingangssatz ist das wohl noch etwas sehr weit weg.


Mit freundlichen Grüßen

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Re: Multiple Regressionsanalyse mit korrel. unabhäng. Variab

Beitragvon bele » Sa 2. Okt 2021, 15:58

Hallo R,

Statistikverzweifelter007 hat geschrieben:Ein Beispiel: Einflussfaktor: Vertrauen. "Einflüsse" auf das Vertrauen wiederum sind Bekanntheit und Reputation des Anbieters, Angaben des Anbieters zur Art der Datenverwendung und Dauer der Datenspeicherung, Verhältnis zum Anbieter, (..).


Du hast also "Bekanntheit" und "Reputation" erhoben und denkst, dass diese Ausdruck von "Vertrauen" sind, ohne dass Du "Vertrauen" direkt beobachten könntest? Im Statistiksprech würde man die direkt erfragten als manifeste und die nicht direkt beobachtbaren als latente Variablen bezeichnen. Man kann sich unterschiedlich komplexe Herangehensweisen denken. Mein Vorschlag wäre, dass Du Dir dieses Video mal anschaust: https://www.youtube.com/watch?v=5jccl8sJeAI&t=1908s
Nein, ich finde das nicht an allen Stellen toll und vor allem die Einführung eher verwirrend und leider ist es auch kein kurzes Video, aber man kann es zurückgelehnt im Lehnstuhl mal in Ruhe anschauen ohne zwingend alles zu verstehen und zu merken. Danach hast Du dann hoffentlich einen Eindruck davon, worum es bei sogenannten Strukturgleichungsmodellen geht. Danach kannst Du hoffentlich abschließend zu entscheiden, ob Du Dich mit dieser Herangehensweise ausführlicher beschäftigen möchtest. Ist jetzt nicht in 30 Minuten für den Anfänger erklärt, scheint aber auf Deine Situation zu passen.
Wenn Du über das Youtube-Stadium hinaus bist und vernünftig in das Thema einsteigen möchtest: Holger Steinmetz, der Autor des Buches mit der ISBN 3957100496, ist hier im Forum unterwegs und das Buch wurde hier auch mehrfach sehr gelobt.

HTH,
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Re: Multiple Regressionsanalyse mit korrel. unabhäng. Variab

Beitragvon Statistikverzweifelter007 » Sa 2. Okt 2021, 16:47

Hallo lieber PonderStibbons, zunächst einmal vielen Dank für deine Antwort.

Wie soll der Einflussfaktor denn nun konkret gebildet werden? Sollen mehrere Items erhoben und einfach summiert werden,
oder ist das Konzept ein ganz anderes?

Genau mein Plan war, die Einflussfaktoren jeweils in einem Sachverhalt implizit einzubetten. Beispiel: Stellen Sie sich vor Sie nutzen den Chatbot eines international bekannten Großunternehmens mit hervorragender Reputation. Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie dem Chatbot persönliche Informationen geben würden. Zur Beantwortung dann eine Likert-Skala. Im Anschluss möchte ich einen "Manipulationscheck" nutzen, um durch eine Frage herauszufinden, ob der Einflussfaktor aus dem Sachverhalt richtig verstanden und berücksichtigt wurde. Ich schaue mir jedoch auch das Video von belle an und werde mich damit auseinandersetzen, um zu verstehen, ob das eine ausreichender Umgang mit solchen latenten Variablen ist oder ich noch weitere Dinge beachten muss!

Das ist eigentlich typisch, dass Vorhersagegrößen miteinander mehr oder minder starkt korreliert sind, und es
hindert nicht eine lineare Regressionsanalyse. Wichriger ist eigentlich eine zuverlässige Messung sowohl der
Faktoren als auch vor allem der abhängigen Variable.


Super, vielen Dank! Das hilft mir schonmal weiter.. Da gab es wohl ein Missverständnis zwischen mir und meinem Prof.

Viele Grüße,
Raphael
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Re: Multiple Regressionsanalyse mit korrel. unabhäng. Variab

Beitragvon Statistikverzweifelter007 » Sa 2. Okt 2021, 16:55

Hallo Bernhard vielen Dank für deine Antwort!

Du hast also "Bekanntheit" und "Reputation" erhoben und denkst, dass diese Ausdruck von "Vertrauen" sind, ohne dass Du "Vertrauen" direkt beobachten könntest? Im Statistiksprech würde man die direkt erfragten als manifeste und die nicht direkt beobachtbaren als latente Variablen bezeichnen. Man kann sich unterschiedlich komplexe Herangehensweisen denken. Mein Vorschlag wäre, dass Du Dir dieses Video mal anschaust: https://www.youtube.com/watch?v=5jccl8sJeAI&t=1908s
Nein, ich finde das nicht an allen Stellen toll und vor allem die Einführung eher verwirrend und leider ist es auch kein kurzes Video, aber man kann es zurückgelehnt im Lehnstuhl mal in Ruhe anschauen ohne zwingend alles zu verstehen und zu merken. Danach hast Du dann hoffentlich einen Eindruck davon, worum es bei sogenannten Strukturgleichungsmodellen geht. Danach kannst Du hoffentlich abschließend zu entscheiden, ob Du Dich mit dieser Herangehensweise ausführlicher beschäftigen möchtest. Ist jetzt nicht in 30 Minuten für den Anfänger erklärt, scheint aber auf Deine Situation zu passen.
Wenn Du über das Youtube-Stadium hinaus bist und vernünftig in das Thema einsteigen möchtest: Holger Steinmetz, der Autor des Buches mit der ISBN 3957100496, ist hier im Forum unterwegs und das Buch wurde hier auch mehrfach sehr gelobt.


Genau, leider wusste ich nichts von dieser Unterscheidung der Variablen. Mein bisheriger Plan war, wie in der Antwort vorher erläutert, die Merkmale "latent" zu erfragen und im Anschluss einen Manipulationscheck durchzuführen. Ich werde mich jetzt aber mit dem Video beschäftigen um zu schauen, wie man das statistisch richtig macht :)

Viele Grüße
R
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