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Guten Abend zusammen,

im Rahmen einer Hausarbeit untersuche ich, inwiefern sich Statusvariablen (Bildung, Beruf, Einkommen) auf die Wahrscheinlichkeit, Die Linke bzw. AfD zu wählen, auswirken. Dafür rechne ich schrittweise Regressionsmodelle (in SPSS und dann über STATA die AMEs) aus. Meine unabhängige Variable ist dabei die dichotomisierte Wahlabsicht nach 0 = andere Parteien außer AfD u. 1 = Die Linke bzw. 0 = andere Parteien außer Die Linke u. 1 = 1 (damit keine Überschneidungen gegeben sind). Berechnet wird in den ersten drei Modellen jeweils eine dieser drei Variablen und dann im vierten Modell alle zusammen - dabei werden in allen berechneten Modellen sowohl das Alter als auch das Geschlecht der Befragten als Kontrollvariablen mitberücksichtigt. Die Fallzahl beträgt insgesamt 2,374, mein Problem ist aber nun, dass ich - weil Befragte häufig nicht auf die Frage nach dem Einkommen geantwortet haben, dafür aber viel eher bzw. häufiger ihren Beruf angaben - bei den Modellen immer verschiedene Fallzahlen habe. Im ersten Modell beträgt N zum Beispiel 2374, im dritten aber nur 1221 und im vierten sogar nur 632. Ich möchte diese Modelle aber eigentlich miteinander vergleichen und so inhaltlich interpretieren, stellt es ein Problem dar, dass ich an der Stelle unterschiedliche Fallzahlen - statt ein und derselben - habe?

Vielen Dank im Voraus und liebe Grüße

Immanu

Hi,

Meine unabhängige Variable ist dabei die dichotomisierte Wahlabsicht nach 0 = andere Parteien außer AfD u. 1 = Die Linke bzw. 0 = andere Parteien außer Die Linke u. 1 = 1 (damit keine Überschneidungen gegeben sind). Berechnet wird in den ersten drei Modellen jeweils eine dieser drei Variablen und dann im vierten Modell alle zusammen

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über STATA die AMEs

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Gruß
S.

weil Befragte häufig nicht auf die Frage nach dem Einkommen geantwortet haben

Ja, das ist eine seltsame deutsche Eigenheit. Muss man bei Studienplanungen berücksichtigen.

stellt es ein Problem dar, dass ich an der Stelle unterschiedliche Fallzahlen - statt ein und derselben - habe?

Wenn Einkommenshöhe und Antwortbereitschaft assoziiert sind (und Einkommenshöhe mit Wahlabsicht), dann sicher.
Du kannst Dir mal die Struktur der Leute mit versus ohne Einkommensangaben betrachten (hinsichtlich Bildung,Beruf,
Alter, Geschlecht und gegebenenfalls weiterer erhobener Variablen).

Da das hypothetische Konstrukt Status durch Bildung und Beruf womöglich hinreichend operationalisert ist und Einkommenshöhe
redundant, kannst Du auf letztere vielleicht verzichten. Schau einmal mit einer multiplen Regression separat, wieviel Varianz
bei der Einkommenshöhe gemeinsam durch Bildung und Beruf aufgeklärt wird.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke schonmal für die Antworten. Nach erneuter Besprechung mit der Lehrperson gerade eben hat sich herausgestellt, dass ich alle drei Statusvariablen nehmen MUSS und dazu noch einen metrischen Index zu globalisierungskritischen Einstellungen, welcher sich wiederum aus drei Variablen ergibt. Ich habe also insgesamt vier unahängige Variablen, von denen jede eine andere Fallzahl aufweist. Wie würde denn in SPSS eine Syntax aussehen, mit der nur alle `vollständigen` (also wo alle vier Fragen beantwortet wurden) Fälle für die Regression berücksichtigt werden?

Gruß

Immanu

Fälle mit fehlenden Prädiktoren werden in der Analyse notwendigerweise nicht berücksichtigt. Man muss es nicht eigens anfordern.

Oder geht es darum, dass auch für andere Analysen nur die vollständigen Fälle einbezogen werden? Dazu kannst Du in SPSS "Fälle auswählen" benutzen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons