ich habe so meine Probleme mit der Auswertung und Interpetation der Ausgabe zur Diskriminanzanalyse in SPSS
Leider finde ich so vieles, jeder legt auf andere Dinge Wert und erklärt es auch, aber ich versteht leider nicht wieso.. Und in sämtlichen online tutorials werde ich auch nicht wirklich schlau Ich habe bisher noch nie damit gearbeitet und bin etwas ratlos. Das Ganze ist für meine Masterarbeit, daher sehr wichtig für mich. Ich wäre sehr sehr dankbar für Hilfe!! Ich habe hier die Standardeinstellung von SPSS übernommen, falls ich noch etwas anderes einstellen sollte, dann bitte ich um diesen Hinweiß! (Und vll auch mit nem Tip, wie ich das Ergebnis dann interpretieren sollte)
Unteranderem geht es um die Frage, ob die Teilnahmebereitschaft an einem Programm (0-nein, 1-ja, 2- vielleicht) von verschiedenen metrischen Variablen abhängt (zum Beispiel verschiedene Charaktereigenschaften von 1-7 skaliert, stimme voll und ganz zu - stimme überhaupt nicht zu).
Dann quasi das selbe Spiel, nämlich mit den Gründen für die Teilnahmebereitschaft, die nur als Dummy codiert ist (0-nein, 1-ja). Besteht auch ein Zusammenhang zwischen den genannten Gründen und der Charaktereigenschaft.
So... hier mein Problem:
(leider sind die Bilder zu groß, daher hier die Tabelle abgetipt)
Eigenvalues
Function 1
Eigenvalue ,009 First 1 canonical discriminant functions were used in the analyis was sagt mir der Eigenwert? bzw. wie muss ich diese ganze Tabelle lesen?
% of Variance 100,0
Cumulative % 100,0
Canonical Correlation ,092
Wilk’s Lamda
Test of Function(s) 1 Df Sig
1
Wilks Lamda ,992 was sagt mir Wilks Lamda?
Chi-square ,524 was sagt mir Chi-square?
Df 1
Sig ,469 Ich nehme an, dass das nicht signifikant heißt... Aber WAS ist nicht signifikant? Dass die Charaktereigenschaft nicht für die Einteilung des Grundes in ja/nein verantwortlich ist?
mit den Folgenden Tabellen weiß ich gar nichts anzufangen -.-
Standardized Canonical Discriminant Function Coefficents
Functions 1
Extrovertiertheit 1,000
Structure Matrix
Function 1
Extroviertiertheit 1,000
Pooled within -groups correlations between discrimination variables and standardized canoncial discriminant funcitons. Variables ordered by absoulute size of correlation within function
Functions at Group Centroids
mangelde Relevanz zur Teilnahme......Funtion 1
0.... -,114
1.... ,073
Dann habe ich noch die Frage, ob es einen Unterschied macht ob ich eine binär logistische Regression oder eine Diskriminanzanalyse durchführe - und wenn ja welcher? Wäre die binär log. Reg. vielleicht besser für meine Fragestellung geeignet?
Achso ich muss dazu sagen, dass ich eine recht kleine Stichprobe mit 64 Personen habe (da die statistische Auswertung nur ein Teil der Aufgabenstellung ist... Mein Betreuuer und ich sind uns auch im Klaren, dass dies durchaus zu Problemen führen kann, aber es wäre halt schön zu sehen, ob schon hier ein Trend erkannt werden kann.)
Über eine Antwort würde ich mich sehr freuen!!! Ihr könnt euch nicht vorstellen, wie sehr mir damit weitergeholfen würde!!
Vielen Dank im Vorraus
