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Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanalyse?

BeitragVerfasst: So 11. Feb 2024, 21:29
von SimonMüller001
Hallo Liebe Community, :)
mir ist recht unschlüssig ob mein Vorgehen korrekt ist und mir kommen hierzu noch ein paar Fragen auf.
Ziel: Die Einflussfaktoren (X-Konstrukte) eines Y-Konstruktes einer Online-Umfrage (Datensatz: 450) auswerten und aufgestellte Hypothesen bewerten.
Es soll die Absicht(Y) zur Benutzung einer Sport-App untersucht werden. Die Auswertung soll mithilfe einer multiplen linearen Regressionsanalyse durchgeführt werden.

Es sind insgesamt folgende Modellbestandteile:
4 X-Konstrukte/Gruppen mit je 4 Fragen/Variablen. Die Gruppen/Konstrukte sind Erwarteter Nutzen; Aufwanderwartung; Preis; Sozialer Einfluss
1 Y-Konstrukt/Gruppe mit 5 Fragen/Variablen. Hier wird die Absicht abgefragt.
1 Moderator mit drei Fragen/Variablen. Das ist der Moderator "Arbeitgeber". Hier soll der Moderator die Beziehung Preis und Absicht beeinflussen. Z.B. finanzielle Beteiligung des App-Abos oder Urlaubsbonus
3 Alter, Geschlecht, Einkommen

Hier stellen sich drei Fragen:
1. In SPSS kann ich die Regressionsanalyse mit "Blöcken" bei den x-Variablen durchführen. Wäre das so korrekt oder ist das der falsche Weg? Bei der Y-Variable kann ich jedoch nur eine Frage und kein "Block/Gruppe" auswählen. Wie gehe ich da vor, um auch bei der Y-Stelle eine "Gruppe" auswerten zu können?
2. Bezüglich Moderator und Alter etc. muss ich das laut Recherche mit dem Andrew Hayes Programm durchführen und kann Alter gleich wie "Arbeitgeber" sehen oder sind das zwei statisch unterschiedliche Objekte?

Ich wäre über eine Rückmeldung sehr dankbar! :)

Beste Grüße
Simon Müller

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: So 11. Feb 2024, 22:23
von ponderstibbons
1. In SPSS kann ich die Regressionsanalyse mit "Blöcken" bei den x-Variablen durchführen.

Warum verwendest Du keine Summenscores aus den die 4 Fragen, die dasselbe messen sollen?
Bei der Y-Variable kann ich jedoch nur eine Frage und kein "Block/Gruppe" auswählen. Wie gehe ich da vor, um auch bei der Y-Stelle eine "Gruppe" auswerten zu können?

Dann musst Du auf Multivariate Varianzanalyse (MANOVA) wechseln, die kann mehrere
abhängoge Variablen simultan auswerten. Aber auch hier stellt sich die Frage wieso
kein Summenscore gebildet wird.

2. Bezüglich Moderator und Alter etc. muss ich das laut Recherche mit dem Andrew Hayes Programm durchführen

"Müssen" musst Du gar nichts. Du kannst auch Variablen durch Multiplikation von UV und Moderator
erstellen, diese Wechselwirkungs-Variablen repräsentieren den Moderatoreffekt. Solltest Du keine
Summenscores bilden, dann werden es sehr, sehr viele Interaktionsvariablen.
und kann Alter gleich wie "Arbeitgeber" sehen oder sind das zwei statisch unterschiedliche Objekte?

Ich kann leider nicht verstehen, wie die Variable "Arbeitgeber" konzipiert ist. Und auch nicht, was mit
"statistisch unterschiedliche Objekte" gemeint ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons


und kann Alter gleich wie "Arbeitgeber" sehen oder sind das zwei statisch unterschiedliche Objekte?

Ich wäre über eine Rückmeldung sehr dankbar! :)

Beste Grüße
Simon Müller[/quote]

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: Mo 12. Feb 2024, 03:47
von strukturmarionette
Hi,

aufgestellte Hypothesen bewerten.

- Wie lauten denn die Arbeitshypothesen für deine N =450 konkret?
- Wie ist die Stichprobe entstanden?

Gruß
S.

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: Mi 14. Feb 2024, 19:03
von SimonMüller001
Hallo, vielen Dank für die Antworten.

Das mit dem Summenscore ist mir nun bekannt und ich habe das angewendet. Danke.

Meine Stichprobe ist durch eine Onlineumfrage im Bekanntenkreis/Uni/Bekannten von Bekannten entstanden.

Diese Arbeitshypothese soll zum Beispiel heißen, dass der Arbeitgeber beim preislichen Aspekt positiven moderiert. (Zum Beispiel Kosten hierfür übernimmt.)


Eine neue Frage die nun auftaucht.
Habe grade die Tests für meine Regressionsanalyse gemacht und folgendes Diagramm für die Linearität erhalten. Ausreißer habe ich schon entfernt. Als Anleitung bin ich folgende Seite Schritt für Schritt bis "Multiple lineare Regression Voraussetzung #5: Homoskedastizität der Residuen" durchgegangen.
Diagramm im Anhang.

Wäre hier der richtige Weg eine Transformation der Daten durchzuführen oder ist hier ein anderer Weg nötig?

ich bin euch sehr dankbar für eure Hilfe!

LG Simon

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: Mi 14. Feb 2024, 19:40
von ponderstibbons
Diese Arbeitshypothese soll zum Beispiel heißen, dass der Arbeitgeber beim preislichen Aspekt positiven moderiert. (Zum Beispiel Kosten hierfür übernimmt.)

Ich kann leider nicht behaupten, dass ich diese Aussagen verstehe.
Ausreißer habe ich schon entfernt.

Wieso manipulierst Du Deine Daten durch Löschung bestimmter Fälle? Das ist problematisch.
Wäre hier der richtige Weg eine Transformation der Daten durchzuführen oder ist hier ein anderer Weg nötig?

Obacht, Datentransformationen sind so gut wie immer unangebracht, wenn sie nicht sachlich begründet sind,
sondern um die Daten so hinzubiegen, dass sie irgendwelchen Annahmen entsprechen. Warum und wozu kommst
möchtest Du eine Transformation durchführen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: Mi 14. Feb 2024, 23:06
von SimonMüller001
Danke für deine Rückmeldung.

Die Transformation habe ich als möglichen Lösungsweg im Internet dazu gefunden.
Was würde denn dann Sinn machen?
Sind die Daten somit unbrauchbar oder können Sie mir einen konstruktiven Lösungweg bzw. Hilfestellung geben?

Vorab vielen Dank!

LG Simon

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: Do 15. Feb 2024, 01:55
von strukturmarionette
Hi,

dass der Arbeitgeber beim preislichen Aspekt positiven moderiert

- vielleicht am besten zunächst in Fachliteratur erkunden, was eine
Moderationshypothese ist /beinhaltet /wie fomuliert wird /welche Varianten es gibt

Gruß
S.

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: Do 15. Feb 2024, 10:33
von ponderstibbons
Sind die Daten somit unbrauchbar oder können Sie mir einen konstruktiven Lösungsweg bzw. Hilfestellung geben?

Unbrauchbar sind die nicht. Es sieht nach einem Decken-Effekt (ceiling effect) aus.
Wie viele Punkte hat die Antwortskala der Items, welche die abhängige Variable bilden, und wie hoch
ist der Anteil der Stichprobe mit einem maximalen Summenscore bei der abhängigen Variable?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: Do 15. Feb 2024, 13:45
von SimonMüller001
Hallo,
es die Antwortskala ist mit 1 - 5 aufgebaut. 5 entspricht "Trifft zu" und 1 dementsprechend "Trifft nicht zu".

Die Anzahl mit dem höchsten Summenscore bzw. Mittelwert der Items der abhängigen Variable sind 114 Stück bei einer Anzahl von 420 Umfragedaten.
Das Cronbach Alpha ist bei der abhängigen Variable 0.924. Ist da das Problem? Ein Test mit ändern von ein paar Items, um das Cronbach Alpha kleiner zu machen hat mir in etwa jedoch das gleiche Diagramm geliefert. Die Anzahl mit den Größten-Mittelwerten von 5 ist aber auf 74 Stück von 420 gesunken.

Was kann man da machen oder wäre das mit diesem Deckeneffekt trotzdem hinnehmbar? So wie ich es gelesen habe, ist der Bereich (Deckeneffekt) für die Abschätzung ja eher hinderlich, weil ich nicht weiß wie sich diese 100 Stück differenzieren.

Beste Grüße
Simon

(PS: Als eigenen Test habe ich mal alle Umfrageteilnehmer mit sehr hohem Mittelwert(abhängige Variable) ausgeschlossen und die Analyse nur mit so ca 270 Daten (Rest) laufen lassen, dann kommt eine bessere Wolke raus. Die Frage ist aber ob man das natürlich darf? :) )

Re: Welche richtige Vorgehen bei multi. lin. Regressionsanal

BeitragVerfasst: Do 15. Feb 2024, 15:58
von strukturmarionette
Hi,

Ein Test mit ändern von ein paar Items, um das Cronbach Alpha kleiner zu machen

- wer oder was rät zu so etwas?

Gruß
S.