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Ich habe eine Dummy Variable (0/1) als uv mit welcher ich eine Regression rechnen möchte. Macht es überhaupt sinn mit einer solchen Variable die Voraussetzungen für eine Regression zu rechnen? Gerade für die Linearität zeigen sich ja nur zwei senkrechte Striche bei 9 und 1. Im Internet habe ich leider nichts gefunden.

Und was ist AV?

asil1 hat geschrieben:Ich habe eine Dummy Variable (0/1) als uv mit welcher ich eine Regression rechnen möchte. Macht es überhaupt sinn mit einer solchen Variable die Voraussetzungen für eine Regression zu rechnen?

Das dürfte in der Regel ein Grenzfall sein, in dem man eine lineare Regression zwar rechnen kann, mit einem viel einfacheren t-Test aber auch zum Ergebnis kommt. Besser wäre, wenn Du ausführlich schildertest, worum es geht und was Du eigentlich untersuchen möchtest.

Gerade für die Linearität zeigen sich ja nur zwei senkrechte Striche bei 9 und 1.

"Für die Linearität" zeigt sich gar nichts. Wahrscheinlich meinst Du, dass Du in einem Streudiagramm nach Linearität gesucht hast. Nun, durch den Mittelwert der 0 und den Mittelwert bei 1 lässt sich eine perfekte Gerade legen, da bin ich mir ganz sicher. Insofern ist Linearität bei nur bei Ausprägungen in der einzigen UV das einzige Problem, über das Du Dir gar keine Gedanken machen musst.

Im Internet habe ich leider nichts gefunden.

Das ändert sich ja jetzt, wir sind ja hier im Internet.

LG,
Bernhard

Also ich will eine Mediationsanalyse rechnen. Dabei ist die uv eine Dummy Variable (0/1) und av metrisch, der Mediator ist ebenfalls metrisch

Folgende Voraussetzungen wären hier zu prüfen:
Linearität mittels Streudiagramm zwischen abhängiger und unabhängiger Variable

https://ibb.co/4mP4gWS

Normalverteilung der Residuen mittels P-P-Diagrammes

https://ibb.co/4WZmkXw

Heteroskedastizität mittels Streudiagrammen der Residuen

https://ibb.co/vLr75B3

Klar kann man das testen, aber für mich macht das keinen Sinn bzw. sehe ich nicht ob Heteroskedastizität vorliegt, da es ja immer nur diese zwei Datenpunkte sind. Gibt es hier eine Regelung, dass man sagt für Dummy-Variablen werden keine Vorraussetzungen geprüft?

Gibt es nur 12 Datenpunkte oder leiden Deine Grafiken unter Overplotting? Wenn sich dahinter jetzt 40 Beobachtungen verstecken solltest Du aufgrund dieser Grafiken gar nichts entscheiden. Aber das hatte ich ja im letzten Thread schon geschrieben.

Gibt es nur 12 Datenpunkte oder leiden Deine Grafiken unter Overplotting? Wenn sich dahinter jetzt 40 Beobachtungen verstecken solltest Du aufgrund dieser Grafiken gar nichts entscheiden. Aber das hatte ich ja im letzten Thread schon geschrieben.

Stimmt! Beim Streuudiagramm habe ich mir die Werte jetzt gestapelt anzeigen lassen.

Aber wie sieht es bei einem Q-Q-Diagramm oder einem Streudiagramm mit Residuen aus. Gibt es hier ein Spss Befehl um diese gestapelt anzuzeigen? Ich habe dazu nichts gefunden. Falls nicht könnte ich es ja durch den White-Test und den Kolmogorov Smirnov Test statistisch prüfen. Der letzt genannte ist jedoch oft nicht so aussagekräftig weshalb ein P-P Diagramm vielleicht besser wäre