Operationalisierung einer AV (nominale und ordinale Daten)

[Sommerwiese]

Hallo zusammen,

ich stehe vor der Herausforderung der Konstruktion einer AV, zu der ich leider nur nominale und ordinale Daten vorliegen habe.

Insofern müsste eine Art "Transformation"/"Normalisierung"/"Gewichtung" erfolgen, damit ich die unterschiedlichen Daten zumindest gemeinsam verarbeiten kann.

Die ausschlaggebendsten Daten sind dabei in in 2 ordinalskalierten Variablen erfasst, die ich erst einmal in Bezug zueinander bringen soll.

Die anderen ca. 5 nominal erfassten Variablen würden dann verschiedene Ausprägungen des Ergebnisses aus den beiden 2 ordinalskalierten Variablen kontrollieren.

Vielleicht hilft dies zur Veranschaulichung des Problems:

1) 9 Kategorien (in €) --> ordinalskaliert
+
2) 4 Kategorien (in GBP) --> ordinalskaliert
= AV1

AV1 soll dann weiter kontrolliert werden durch die gewichteten Variablen:
3) Ausprägung X (unterschiedliche Produkte) --> nominalskaliert
+
4) individuelle Einstellung --> nominalskaliert

Daher nun die beiden konkreten Fragen:
a. Wie bekomme ich die Daten der unterschiedlichen Messniveaus auf einen gemeinsamen "Nenner" um diese zu EINER abhgängigen Variablen zu verarbeiten?
b. Wie bekomme ich ggf. noch eine Gewichtung der unterschiedlichen Variablen hin?

Falls jemandem auch nur Stichworte oder Methoden einfallen, die ich dann nachschlagen kann, würde mir das auch sehr weiterhelfen!

Vielen, vielen Dank!!!

[Sommerwiese]

Könnte hier ggf. die "explorative Faktorenanalyse" ein Stichwort sein um sinnvoll einen Index für abhängige Variable zu bilden?

Aber das würde wahrscheinlich auch nicht mit den unterschiedlichen Messniveaus der Variablen funktionieren, oder?
Beziehungsweise wie würde ich dann die jeweiligen "Faktoren" oder "Ausprägungen" definieren, die bei einer Faktorenanalyse herauskommen sollen und ich nicht explizit in meiner Studie mit abgefragt habe?

[dutchie]

hallo sommerwiese


1) 9 Kategorien (in €) --> ordinalskaliert
+
2) 4 Kategorien (in GBP) --> ordinalskaliert
= AV1

Was beschreiben denn die 9 Kategorien da gibt es einen Variablenamen!
das ist nicht ordinal!! nur blöd gemessen, ansonsten kann man Währungen umrechnen!

Was meint denn kontrollieren? wenn du einen index berechnen sollst wird nichts kontroliert sondern bestenfalls aufeinader bezogen.

3) Ausprägung X (unterschiedliche Produkte) --> nominalskaliert
+
4) individuelle Einstellung --> nominalskaliert

was ist denn rot + auto =?? nix

aber innerhalb einer linearen Regression kann ich das zusammenzählen, aber nicht um zu bestimmen was die summe bedeutet!
sondern was die summe im bezug auf die AV bedeutet! Die Regression orientiert sich am skalenniveau der AV bei dir intervallskaliert!

Mußt du eine index berechnen oder zusammenhänge feststellen?

gruß
dutchie