Logistische Regressionsanalyse 2 UVs, AV muss dichotimisiert werden

[villi1796]

Hallo liebes SPSS Forum,
für meine Bachelor Arbeit untersuche ich inwieweit das Geschlecht (m/w) und Neurotizismus Ausprägungen (Likert-Skala) den Glaube an Verschwörungstheorien (Likert-Skala) vorhersagen. Allerdings komme ich in SPSS nicht ganz weiter. Meine Betreuerin möchte, dass ich einen Gruppenvergleich erstelle:
Gruppe 1: haben mind. 1 Verschwörungstheorie zugestimmt
Gruppe 2: haben keiner Verschwörungstheorie zugestimmt

Und dass ich mir dann die Gruppen näher anschaue, z.B.: welche Gruppe hat höhere Ausprägungen in Neurotizismus und wo befinden sich mehr Frauen oder Männer. Da meine AV aber nominal skaliert ist ( 7-stufige Skala : stimme zu ... - ... stimme überhaupt nicht zu) kann ich die logistische Regression nicht durchführen. Wie kann ich das nun machen? Wie dichotimisiere ich meine AV? Meine Betreuerin meinte die AV wäre dichotom, jedoch sehe ich in den Daten für die Variable viel verschiedenere Werte als nur 0/1, ich habe Werte von 1-2 (inkl. z.B. 1,13, 1,85 ...). Ich hoffe mir kann jemand helfen (
Danke schon mal und liebe Grüße

[dutchie]

Hallo villi

deine AV ist nicht nominal skaliert, sondern intervallskaliert!
Likert = metrisch.

Man kann die Ergebnisse, die Antworten der Personen, aber unterschiedlich
auswerten...interpretieren...

Du bildest einen Summensore oder Mittelwert, dann ist die AV intervallskaliert.

Wenn eine Person generell, nie zustimmt und nur "stimme überhaupt nicht zu" ankreuzt
ist er Gruppe 2 "stimme überhaupt nicht zu.", an sonsten Gruppe 1.

Wenn jetzt "stimme überhaupt nicht zu" mit 0 kodiert ist, sind alle 0er (genau 0) Gruppe 2
und all die einen Wert haben >0 Gruppe 1.

In SPSS umkodieren in eine anderer Variablen....

Dann hast du AV Variante 1 (=Summenscore) und 2 (=dichotom)

gruß
dutchie

[villi1796]

Hallo dutchie,

deine Antwort hat mir schon sehr geholfen. Ich habe die AV umcodiert, so wie du es meintest. So ließ sich nun auch eine Regressionsanalyse rechnen. Jedoch sieht meine Klassifizierungstabelle ein bisschen komisch aus. Für Gruppe 1 (stimme keiner Verschwörungstheorie) liegt der Prozentsatz der Richtigen bei 100% und bei der Gruppe 2 (stimme mind. 1 Verschwörungstheorie zu) bei 0%. Was könnte ich falsch gemacht haben? Liegt es an der Methode des Einschlusses der Kovariaten? Die 1. UV ist Neurotizismus, wobei ich zwei Neurotizismus Items zu einer Skala zusammengefasst habe und die 2. UV ist das Geschlecht (m/w).

Danke schon mal und liebe Grüße

[dutchie]

Hallo villi,

ich glaube nicht, dass du was falsch gemacht hast. Das ist oft eine Konsequent der "Umstände".
Wenn die AV Stufen sehr ungleich verteilt sind z.B.

Ungut ist auch, dass eine UV dichtom ist...und vielleicht auch nicht gleichverteilt.
Ungut ist wahrscheinlich auch die Dichtomisierung der AV. Macht aber theoretisch Sinn.

Ich würde aber nicht soviel Wert darauf legen, wichtig ist, ob innerhalb der Regression die UVs sig sind,
und nicht wieviel das Modell als Ganzes "aufklärt". Das ist bei einer log Reg. schwierig, nicht zu vergleichen mit einem
einfachen R bei der lin. Reg.

Um das Phänomen Verschwörungstheorie zu untersuchen müsste man mehr machen als nur eine log Reg.
Die klärt eigentlich nur, wenn die beiden UVs korrelieren, wieviel diese UVs einzeln zur AV1 beitragen.

DU hast AV1 metrisch AV2 dichotom
bivariate Korrelation der UV 1 mit UV2
bivariate Korrelation der UV 1 und UV2 mit AV1 und AV2
Regression 1 mit AV1 metrisch und Regression2 AV2 dichtom.

Aus dem Ganzen sollte sich ein Bild ergeben,

Korreliert Geschlecht mit Neurotizismus?

... und mach auch mal die Neuro Skalen einzeln in die Regression.
...bisschen rumspielen mit den daten.

gruß
dutchie

[villi1796]

Hallo dutchie,

danke für die schnelle Antwort. Ja, ich habe vergessen zu erwähnen, dass eine sehr rechtsschiefe Verteilung vorliegt und die Daten nicht normalverteilt sind. 72,4 % stimmen keiner Verschwörungstheorie zu. Ich glaube ich habe dich ein bisschen falsch verstanden. Ich habe meine AV einfach so codiert, dass alle Werte die größer als 0 sind = 1 sind. und alle gleich 0 bleiben bei 0. Ich habe somit keine zwei neuen AVs gebildet. Liegt dann da vllt. der Fehler, dass ich komplett zwei neue AVs bilden soll? Ansonsten würde ich so weitergehen wie du es mir vorgeschlagen hast.

Liebe Grüße

[dutchie]

hallo

ne, ne, das ist schon ok, ich meinte die AV vor der Umcodierung.

und vielleicht wäre es auch wichtig die Arten der V Theorie mit den UVs zu korrelieren,
weil wenn sich Männer und Frauen darin unterscheiden wird das anders nicht deutlich.

gruß
dutchie