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[Xania]

Hallo,
ich habe eine Umfrage durchgeführt bei der 4 Merkmale anhand einer 5-Punkte-Skala und die im Modell als abhängige Variable definierte ebenso mit einer 5-Punkte-Skala abgefragt wurden.
Bei den 4 Merkmalen wurde jeweils die Zufriedenheit abgefragt ("trifft absolut zu" bis "trifft überhaupt nicht zu"). Bei der abhängigen Variable ging es um die anschließend stattgefundene Handlung ("trifft absolut zu" bis "trifft absolut nicht zu"). Die Daten sollten metrisch interpretiert werden, daher habe ich die Variablen den Skala-Punkten entsprechend kodiert.

Mein Ziel war es mittels Einfachregression den Zusammenhang zwischen den Variablen zu prüfen. Der Test auf Normalverteilung ergibt, dass meine Variablen keiner Normalverteilung folgen. Aber auch eine Transformation mittels Wurzel-, Quadrat- oder Logarithmusfunktion bewirken keine Normalverteilung (Signifikanz beim Kolmogorov Smirnov Test stets <0,001). Damit ist die Voraussetzung für Pearson-Korrelation nicht erfüllt.
Daher habe ich jetzt die Spearman-Korrelation berechnet. Diese liefert jedoch keine signifikanten Ergebnisse, so dass die Nullhypothese nicht verworfen werden kann.

Kann/soll ich dennoch eine Regressionsanalyse durchführen, um zu zeigen, dass die Daten nicht das erwartete Ergebnis liefern? Wenn ja, müsste ich die Daten dann transformieren, dass sie wenigsten Linearität aufweisen, und die Nicht-Normalverteilung hinnehmen oder gibt es eine andere Möglichkeit?

Vielen Dank im Voraus!

[bele]

Hallo Xania,

Der Test auf Normalverteilung ergibt, dass meine Variablen keiner Normalverteilung folgen.

Deine Daten sind fünfstufig. Weist die Normalverteilungskurve fünf Peaks auf? Da hättest Du jetzt echt nicht testen müssen um herauszufinden, dass Deine Daten keiner Normalverteilung entnommen sind.

Aber auch eine Transformation mittels Wurzel-, Quadrat- oder Logarithmusfunktion bewirken keine Normalverteilung (Signifikanz beim Kolmogorov Smirnov Test stets <0,001).

All diese Transformationen sind auch nicht geeignet, diskrete Daten (Deine 5 Stufen) in kontinuierliche Daten (Normalverteilung) zu überführen.

Daher habe ich jetzt die Spearman-Korrelation berechnet. Diese liefert jedoch keine signifikanten Ergebnisse, so dass die Nullhypothese nicht verworfen werden kann.

Wenn Du denkst, dass irgendwas signifikant werden sollte, es sich aber beharrlich weigert, dann solltest Du die DAten plotten und visuell prüfen, ob irgendwas komisch läuft. Ein Mosaikplot ist gut, um Zusammenhänge zwischen zwei fünfstufigen Skalen zu sehen.

Kann/soll ich dennoch eine Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse erfordert weder normalverteilte Daten noch das Bestehen von variaten Korrelationen. Bis hierhin habe ich noch nichts gehört, was so einer Regression total im Wege stehen würde.

Wenn ja, müsste ich die Daten dann transformieren, dass sie wenigsten Linearität aufweisen,

Daten weisen keine Linearität auf. Linearität ist eine Eigenschaft von Zusammenhängen.

und die Nicht-Normalverteilung hinnehmen oder gibt es eine andere Möglichkeit?

Ich möchte Dich gerne auf zwei Zitate aufmerksam machen, die Du hier finden kannst: nutzung-des-forums-f44/gelman-hill-vehtari-normalverteilung-lineare-regression-t13567.html

LG,
Bernhard

[Xania]

Hallo Bernhard,

vielen Dank für deine schnelle Antwort. Ich werde mir ein Mosaikplot erstellen und mir anschauen, was ich daraus schließen kann.

LG
Xania