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Hallo zusammen,

im Rahmen meiner Abschlussarbeit habe ich eine Online-Befragung durchgeführt - Ziel ist es, die Wirkung von nützlichen digitalen Technologien auf die Kaufabsicht zu erforschen.

Alle UVs und auch die AV wurden anhand von einer 5-Punkt-Likert Skala abgefragt.

Aus den 10 UVs habe ich durch eine Faktorenanalyse 3 UVs gebildet, die nun metrisch skaliert sind.
Die AV ist jedoch nominal skaliert (1-4).

Nun meine Frage: Ist die Durchführung einer linearen multiplen Regression dennoch möglich und sinnvoll? Oder bietet sich eine andere Analyse besser an, um meinen Datensatz auszuwerten?

Ich bin dankbar für jede Hilfe!

Vielen Dank vorab und viele Grüße
Bird

Hi,

Die AV ist jedoch nominal skaliert (1-4).

- kategorial dichotom oder kategorial polytom?

die AV wurden anhand von einer 5-Punkt-Likert Skala abgefragt.

- was verstehst Du darunter?

.- N?

Gruß
S.

Also die abhängige Variable ist die Kaufwahrscheinlichkeit und ist in den Kategorien "unwahrscheinlich" "eher unwahrscheinlich" "eher wahrscheinlich" und "wahrscheinlich" abgefragt worden. Also kategorial polytom.
Die UVs sind jeweils bestimmte Funktionen, deren Nützlichkeit auf einer Liiert-Skala mit 5 Punkten bewertet werden sollte von Stimme gar nicht zu bis Stimme voll zu.

birdi hat geschrieben:Also die abhängige Variable ist die Kaufwahrscheinlichkeit und ist in den Kategorien "unwahrscheinlich" "eher unwahrscheinlich" "eher wahrscheinlich" und "wahrscheinlich" abgefragt worden. Also kategorial polytom.

Oder einfach ordinalskaliert. Dafür gibt es die ordinale logistische Regression.

Die UVs sind jeweils bestimmte Funktionen, deren Nützlichkeit auf einer Likert-Skala mit 5 Punkten bewertet werden sollte

Das sind allerdings keine Likert-Skalen, der Begriff ost für was anderes reserviert.
nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons