Regression mit latenten Klassen?

[nainai]

Hallo an Alle!

ich habe eine latente Klassenanalyse in MPlus durchgeführt und nun die Klassenzugehörigkeiten in SPSS exportiert. Nun möchte ich den Einfluss der Klassen auf die Anzahl konsumierter Substanzen und die durchschnittliche Dauer des regelmäßigen Gebrauchs (Durchschnittswerte) untersuchen. kann ich aus den Klassen Dummy-Variablen bilden und dann eine lineare Regression durchführen? oder ist das Quatsch?

dann möchte ich noch gucken, ob der Substanzkonsum bei einer der Klassen später anfängt als bei den anderen. dafür würde ich die AV (Alter bei erstem gebrauch) dichotomisieren und die Klassen wieder dummycodieren und eine binäre logistische regression durchführen. Macht das sinn?

1000 Dank im Voraus für jeden Beitrag!

[dutchie]

Hallo nainai

Klingt ein wenig merkwürdig.
Du hast xy Variablen, mit denen du in MPlus Klassen bestimmst, dann rechnest du mit den Klassen weiter.
Warum rechnest du nicht mit den xy Variablen. Klassen ordnen die Sache dem Verständnis, aber geht da nicht was verlohren?
Aus den Klassen Dummies machen geht, das nennt man dann Varianzanlyse (ANOVA) und bestimmt den Einfluß auf AV Anzahl und Dauer.
Also nur ANOVA klicken. Nicht selber Dummies bauen.
AV: "Alter bei ersten Gebrauch" warum dichotmisieren? das klingt doch schön intervallskaliert, als ganz normale AV, wie die beiden oben, in die ANOVA.

gruß
dutchie

[nainai]

Hallo dutchie,
vielen Dank für deine Antwort!
Die Variablen, die in die latente Klassenanalyse eingehen teilen die Stichprobe nach Persönlichkeitsmerkmalen in Klassen ein. Ich möchte jetzt gucken, ob Personen, die einer dieser Klassen, die durch bestimmte Merkmale charakterisiert ist, angehört, mehr und länger Drogen konsumiert als die anderen Klassen. Deswegen rechne ich nicht mit den LCA-Variablen weiter, sondern mit der klassenzugehörigkeit.
Also du meinst, Anova wäre das Mittel der Wahl? Aber damit berechne ich doch nur Mittelwert unterschiede, aber nicht die Stärke der zusammenhänge?

Die AV Alter bei erstem Gebrauch wollte ich dichotomisieren, weil ich annehme, dass eine der Klassen erst ab 25 Jahren aufwärts anfängt, die anderen dagegen vor dem 25. Lebensjahr... Macht trotzdem keinen Sinn?

Danke für deine Hilfe!

[dutchie]

hallo
versteht das schon, aber die Variablen xy, die die Klassen bilden sind ja DA und nicht WEG, und warum nicht mit ihnen rechen?
Das kann besser und differenzierten sein...

aber nicht die Stärke der zusammenhänge?

doch eta (eta2 = eta quadrat) beschreibt die GrÖße des Zusammenhangs, wie r oder R
wichtig ist die schlussrichtung
gegeben die Klassen gesucht die AV...

Die AV Alter bei erstem Gebrauch wollte ich dichotomisieren, weil ich annehme, dass eine der Klassen erst ab 25 Jahren aufwärts anfängt, die anderen dagegen vor dem 25. Lebensjahr... Macht trotzdem keinen Sinn?

ne ne, du Bist im Kathegorisierung- Klassen - Wahn, mach doch beides, da siehst du dann was sinnvoll ist,
generell daten so lassen wie sie sind, jeder eingriff (wie deine dichtomisierung) ist im zweifel nicht objektiv!!
Die Klassen erscheinen mir irdendwie oldfashion.

gruß
dutchie

[nainai]

Alles klar, vielen herzlichen Dank

Eine kleine Frage hätte ich noch, um sicher zu gehen, dass ich richtig vorgehe. Im aus MPlus in SPSS eingelesenen Datensatz habe ich neben der Teilnehmernummer die Klassenzugehörigkeitswahrscheinlichkeiten und die manifeste Klasse. Für die ANOVAs brauche ich nur die Variable, die die manifesten Klassen pro Teilnehmer anzeigt, oder?

Viele Grüße,

nainai

[dutchie]

Hallo

ja


gruß
dutchie