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Hallo,
ich nehme in ein Regressionsmodell zwei Prädiktoren auf (Hypothesengeleitet) und eine Reihe von Kontrollvariablen (für die in der bisherigen Forschung ein Einfluss auf das Kriterium gefunden wurde). Es sind insgesamt 11 Kontrollvariablen. Davon z.B. Geschlecht als eine binäre Dummy-Variable. Dann habe ich allerdings noch zwei KVs, die ich auch über Dummys aufnehme, die jedoch aus jeweils vier Dummys bestehen, so dass hier pro KV drei Dummys ins Modell eingehen.
Normalerweise stellt der Regressionskoeffizient der Konstante ja den Mittelwert der Rezerenzgruppe dar. Z.B. bei der KV Jahreszeit den Sommer, während die Regressionsgewichte der restlichen drei Jahreszeiten immer die Differenz zur Referenzgruppe darstellen. Wenn ich jetzt aber noch so viele andere Variablen habe, die als Prädiktoren eingehen wird die Kontante ja auch von diesen beeinflusst. Wenn jetzt z.B. die Dummyvariable "Winter" einen signifikantes negatives Regressionsgewicht hat, bedeutet dies dann trotzdem, dass das Kriterium im Winter niedriger ausgeprägt ist als im Sommer? Also wird für jede einbezogene Dummy-Variable nur der Unterschied zur jeweiligen Referenzgruppe getestet?
Vielen Dank für eure Hilfe!!!! Ich habe leider nur Erklärende Literatur gefunden, die als Beispiel die Regression einer Variable mit mehreren Dummys darstellt ohne dass noch weitere Variablen ins Modell eingehen....

Hi,

zunächst:
- N?

Geschlecht als eine binäre Dummy-Variable. Dann habe ich allerdings noch zwei KVs, die ich auch über Dummys aufnehme, die jedoch

- Derartige Variablen ('Dummys') existieren nicht bzw es maximieren derartige Begriffe die Unverständlichkeit und allgemeine Irritation.
- 'Binär' gehört in die Konzepte maschinennaher Programmierung.

Meinst Du vielleicht einen bestimmten Typ kategorialer Variablen oder eine bestimmte Form der Codierung von Messwerten?
Wenn ja, dann bitte klar darlegen.

Gruß
S.

Danke für das Nachfragen, S.!
Ich habe eine Reihe von Kodiervariablen im Regressionsmodell. Die Variable "Jahreszeit" habe ich Dummy-kodiert. Frühling: alle Probanden, die im Frühling teilgenommen haben, haben auf dieser Variable eine "1", alle anderen eine "0", genau das gleiche mit Sommern, Herbst und Winter. Dann habe ich nur drei dieser Dummys in die Regression aufgenommen. Das gleiche gilt für eine weitere Variable, die auch nominal ist und vier Kategorien hat. Die Variable Geschlecht ist auch enthalten: Männer haben eine "1", Frauen eine "0". Dann gibt es noch zwei weitere nominale Variablen, die jedoch auch nur zwei Kategorien haben und von denen daher jeweils auch nur eine Kodiervariable eingeht.

Das N ist knapp 50

Dazu muss ich sagen, dass nur zwei der Prädiktoren hypothesengeleitet aufgenommen wurden. Die anderen (inklusive der Kodiervariablen 15 Stück) gut begründet als mögliche Störvariablen in einem zweiten Regressionsmodell zusätzlich aufgenommen wurden, nur um zu überprüfen, ob sie einen Einfluss auf das Ergebnis haben.

Wenn ich es nicht falsch verstanden haben, werden dummy-codierte Variablen in der Literatur als Dummy-Variablen bezeichnet. z.B. in Eid, Gollwitzer & Schmitt (2011). Auch in veröffentlichten Papern werden Variablen, die dummy-codiert in eine Regression aufgenommen werden als dummy variables bezeichnet. Ich dachte bisher, das wäre eine gängige Bezeichnung, auch in der Vorlesung etc. wurde das so genannt.

mit binär meinte ich dichotom

Hi,

ich nehme in ein Regressionsmodell

- OK. N ist also =50
- Im Weiteren wäre(n) Deine AV(s) klar zu kriegen zwecks Besprechung eines angemessenens Regressionsmodells.
- Um was geht es? Fragestellungen? Messprocederes? Zielpopulation?

Gruß
S.

Hallo,
vielen Dank für deine Antwort. Habe die Nachricht erst jetzt gelesen.
Ich habe eine AV und die ist metrisch.
Die Prädiktoren-Variablen sind alle per Fragebögen bzw. diagnostisch erhoben worden. Z.B. Liegt eine Psychische Störung vor ja vs. nein.
Ich habe die Interpretation der Kodiervariablen nun immer in Bezug auf die Referenzkategorie bezogen. Allerdings werden die Regressionskoeffizienten der Prädiktoren alle nicht signifikant. Nur einige Korrelationen zwischen den Prädiktorvariablen.

Hi,

- also geht es dir um ein Multiples Lineares Regressionsmodell mit N =50 und (wohl manifester) intervallskalierten AV.

Ich habe die Interpretation der Kodiervariablen nun immer in Bezug auf die Referenzkategorie bezogen. Allerdings werden die Regressionskoeffizienten der Prädiktoren alle nicht signifikant. Nur einige Korrelationen zwischen den Prädiktorvariablen.

- Dabei scheint aber doch nichts ungewöhnlich zu sein.

Allerdings erschließt sich zumindest mir Dein UV-Mix aus von Stör-, Kontroll, Codier- und Dummy-Variablen nicht.

Gruß
S.