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[stat]

Hallo,
ich habe zwei Fragen bezüglich einer ordinalen Regressionsanalyse:
1. Ist Multikollinearität in einer ordinalen Regression ebenso ein Problem wie in einer multiplen linearen Regression?
2. Wenn ja, wie prüfe ich auf Multikollinearität? Nur über die Korrelationen zwischen den unabhängigen Variabeln oder kann ich ebenso VIF-Werte verwenden (um diese zu berechnen, müsste ich jedoch eine multiple lineare Regression durchführen)?
Ich wäre für Hilfe sehr dankbar.

[dwarf]

Eigentlich kann man mit ordinalen Daten gar keine Regression berechnen…

[daniel]

Multikollinearität hat im ML-Framework der ordinalen regresson ähnliche Implikationen wie im OLS Verfahren. Die Standradfehler werden groß, die Likelihood-Funktion kann u.U. schwer oder nicht maximiert werden.

Varianz Inflations Faktoren (VIF) sind eine gängige Diagnostik, um das Ausmaß der Multikollinearität zu beurteilen.

um diese zu berechnen, müsste ich jedoch eine multiple lineare Regression durchführen

Auch wenn mache Software dies impliziert, ist das definitiv nicht der Fall. Der VIF eines Prädikators ergibt sich schlicht als 1/(1-Rq), wobei Rq der Determinantionskoeffizient der linearen Regression des Prädikators auf alle weiteren Prädikatoren im Modell darstellt. Wie das Analysemodell aussieht, spielt dabei keine Rolle.