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Hallo Leute im Forum, ich habe eine Verständnisfrage:
wenn sich aus meinen Daten keine Korrelationen von Variablen ergeben, macht es dann überhaupt Sinn eine Regression zu rechnen?
Über Rat würde ich mich sehr freuen.

Hi,

macht es dann überhaupt Sinn eine Regression zu rechnen?

vielleicht lässt sich in etwa wie folgt beantworten.
- An erster Stelle stehen bei der Überlegungen nicht die Zahlen (bspw. Korrelationskoeffizienten), sondern andere Überlegungen.

Wenn die Korrelation zwischen Messwerten Deiner Körpertemperatur im Zeitverlauf mit den Messwerten der Temperatur auf dem Planeten Pluto gleich Null ist, dann wäre Dein Frage mit NEIN zu beantworten.

Wenn die Korrelation zwischen Messwerten der Außentemperatur (draußen) bei Dir im Zeitablauf mit den Rechnungsbeträgen, Kosten für Heizung gleich Null ist, dann wäre wahrscheinlich die Stichprobe ungeeignet oder irgendwo sonst nach einem Fehler in den Daten zu suchen.

OKI?

Gruß
S.

Vielen Dank! In diesem Fall ginge es darum mittels mehrerer Variablen (die nicht korrelieren) das Geschlecht vorherzusagen... Da dachte ich, ich bräuchte das gar nicht mehr rechnen, wenn es zwischen Gecshlecht und den anderen Variablen sowieso keinen Zusammenhang gibt; Aber das stimmt glaub nicht;

Mit welchem Verfahren rechnet man denn in SPSS die Korrelation von kategorialen mit metrischen Variablen?
Schönen Gruß.

Hi nochmal,

In diesem Fall ginge es darum mittels mehrerer Variablen (die nicht korrelieren) das Geschlecht vorherzusagen... Da dachte ich, ich bräuchte das gar nicht mehr rechnen, wenn es zwischen Gecshlecht und den anderen Variablen sowieso keinen Zusammenhang gibt; Aber das stimmt glaub nicht;

- Wenn Geschlecht binär 1=männlich 2=weiblich codiert ist: Binär Logistische Regression

Mit welchem Verfahren rechnet man denn in SPSS die Korrelation von kategorialen mit metrischen Variablen?

- ´Kategorial´ ist ein Sammelbegriff für unterschiedliche Skalenniveaus. Müsste konkretisiert werden.
- Möglicherweise wäre auch eine Korrelation angemessen, die SPSS nicht berechnen kann.

Gruß
S.

Hi,
zur Binären logistischen Regression: Da habe ich irgendwo gelesen, die Anzahl Mindestbeobachtungen (n?) sei =25; Ich habe aber teilweise nur 11 Probanden, kann ich sie dann trotzdem anwenden? Oder gibt es ein robusteres Verfahren für diesen Fall? Wäre es außerdem schlimm, wenn die Prädiktoren korrelieren?

zu den "Kategorialdaten" : Da meinte ich nominale und manchmal auch ordinale Daten... Für dichotome kann ich wohl eine Punktbiseriale Korrelation in SPSS rechnen, aber sobald mehr als eine Kategorie muss ich dann schon ein GLM machen, richtig?
VG!

Hi,

zur Binären logistischen Regression: Da habe ich irgendwo gelesen, die Anzahl Mindestbeobachtungen (n?) sei =25; Ich habe aber teilweise nur 11 Probanden, kann ich sie dann trotzdem anwenden?

Ob es Empfehlungen (´rules of thumb´) zum Mindeststichprobenumfang gibt, weiß ich nicht. Es gilt gewiss auch hier: Je größer das N, desto besser.

zu den "Kategorialdaten" : Da meinte ich nominale und manchmal auch ordinale Daten... Für dichotome kann ich wohl eine Punktbiseriale Korrelation in SPSS rechnen, aber sobald mehr als eine Kategorie muss ich dann schon ein GLM machen, richtig?

Ich denke, dass das so richtig ist (wobei GLM wieder ein Oberbegriff für viele Verfahren ist)

Gruß
S.

Gut. Dann hätte ich noch 2 Fragen:

1) Wenn ich eine log. Regression mit einem dichotomen Kriterium rechne und sich dieses mit einem Verhältnis von n=2:9 (z.B. männl./weibl.) verteilt, geht das dann überhaupt? Oder gäbe es sonst noch ein anderes mögliches Verfahren?

2) Sehe ich das richtig, dass man eigentlich fast alle Korrelationen verschiedener Skalenniveaus in SPSS berechnen kann, bis auf die Kombi "ordinal x metrisch"? Falls nicht, welches Verfahren muss hier angewendet werden?

VG