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Hallo zusammen,

ich habe über eine Faktorenanalyse verschiedene Benefits für Mitarbeiter in Faktoren zusammengefasst. Diese bilden meine unabhängigen variablen in einer multiplen linearen regression. Abhängige Variable ist: Weiterempfehlungsbereitschaft. Diese ist binär, 1 = WB vorhanden, 0= WB nicht vorhanden. Bei der Interpretation der Koeffizienten komme ich jetzt aber ins stocken. Ich kenne es so, dass man sagen würde: Steigt der Faktor 1 um eine Einheit, steigt die Weiterempfehlungsbereitschaft um 15,4 Prozent (nur ein Beispiel). Aber dass macht vor dem Hintergrund, dass meine Faktoren ja verschiedene Benefits darstellen keinen Sinn. Diese sind ja vorhanden oder eben nicht. Aber würde ich sagen: Wenn die Benefits des Faktors 1 vorhanden sind, steigt die WB um 15,4 Prozent. Dann würde ich die Faktoren ja wie Dichotomie Variablen behandeln, was sie aber nicht sind.

Kann mir jemand sagen, wie ich eine Interpretation der Koeffizienten in diesem Fall formulieren müsste?!

Vielen Dank!

Mit freundlichen Grüßen
G

Abhängige Variable ist: Weiterempfehlungsbereitschaft. Diese ist binär, 1 = WB vorhanden, 0= WB nicht vorhanden.

Warum dann eine lineare Regression? Das ist ein Fall für eine binär-logistische Regression.

Bei der Interpretation der Koeffizienten komme ich jetzt aber ins stocken. Ich kenne es so, dass man sagen würde: Steigt der Faktor 1 um eine Einheit, steigt die Weiterempfehlungsbereitschaft um 15,4 Prozent (nur ein Beispiel).

Prozentzahlen kannst Du nur bei logarithmierten abhängigen Variablen bestimmen. Oder, bei logistischer Regression, die odds ratios.

Aber dass macht vor dem Hintergrund, dass meine Faktoren ja verschiedene Benefits darstellen keinen Sinn. Diese sind ja vorhanden oder eben nicht. Aber würde ich sagen: Wenn die Benefits des Faktors 1 vorhanden sind, steigt die WB um 15,4 Prozent. Dann würde ich die Faktoren ja wie Dichotomie Variablen behandeln, was sie aber nicht sind.
Kann mir jemand sagen, wie ich eine Interpretation der Koeffizienten in diesem Fall formulieren müsste?!

Ich verstehe offen gestanden kein Wort. Woraus bestehen die Faktoren, worauf beruhen diem wie wurden sie gebildet?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke für die Antwort!

Warum dann eine lineare Regression? Das ist ein Fall für eine binär-logistische Regression.

Das stimmt. Es gibt aber Studien dazu, dass auch eine lineare Regression in einem solchen Fall angewendet werden kann. Ist leider für diese Studie auch so vorgegeben.

Ich verstehe offen gestanden kein Wort. Woraus bestehen die Faktoren, worauf beruhen diem wie wurden sie gebildet?

Ich habe 20 Benefits. Sowas wie Firmenwagen etc.(Dichotomie Variablen: vorhanden/nicht vorhanden) Mit diesen führe ich die Faktorenanalyse durch und erhalte 4 Faktoren, denen ja diese 20 Benefits aufgrund ihrer Faktorladungen zugeordnet sind. Jetzt muss ich die Regressionskoeffizienten dieser Faktoren in der linearen Regression interpretieren. Und da weiß ich nicht wie ich das inhaltlich sinnvoll formulieren kann.

Ist das verständlicher?

Du hast die 4 Faktoren anhand der Faktorscores gebildet? Oder jeweils mehrere Benefits eindeutig einem Faktor zugeordnet?
In dem Fall wäre B doch einfach interpretierbar (jeweils "ein Benefit mehr").

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ich habe mehrere Benefits anhand ihrer Ladungen zu den vorher 4 herausgekommenen Faktoren zugeordnet.

In dem Fall wäre B doch einfach interpretierbar (jeweils "ein Benefit mehr").

Das klingt mir so einfach Ist das dann tatsächlich so interpretierbar?

VG