Wie Likert Fragen bei logistischer Regressionsanalyse transformieren?

[LeBum]

Hallo zusammen,

ich schreibe aktuell meine quantitative Thesis und befinde mich bei der Datenaufbereitung.

Meine abhängige Variable ist dichotom und ich möchte eine logistische Regressionsanalyse machen.

Ich habe zu meinen Hypothesen 5 stufige Likert skalierte Fragen (+ die Antwortmöglichkeit 'Keine Angabe', also 6 Antwortmöglichkeiten). Nun stelle ich mir die Frage wie ich diese Fragen transformieren sollte?

Das Ziel ist es mit den Daten eine logistische Regressionsanalyse durchzuführen.

Ich hoffe ihr könnt mir helfen. Schöne Grüße und Abend

[dutchie]

Hallo

ist diese Likert skalierte Variable die UV oder die AV?

Nun stelle ich mir die Frage wie ich diese Fragen transformieren sollte?

gar nicht.
"keine Angabe" ist aber ein fehlender Wert

gruß
dutchie

[LeBum]

Hallo @dutchie,

entschuldige die späte Rückmeldung. Ich bin in meiner Transformation weiter fortgeschritten. So wäre mein bisheriges Vorgehen:

Die likert skalierten Fragen (7stufige Skala) habe ich nun bei den Werten von 1-4 als Ablehnung und von 5-7 als Zustimmung transformiert. Die Antwort 'keine Angabe' habe ich ebenfalls konservativ als Ablehnung transformiert. Sodass ich später eine Dichotome Dummy Variable mit 0 = Ablehnung und 1 = Zustimmung habe. (Hierbei handelt es sich übrigens um UV, meine AV ist Dichotom).

Mein Ziel ist ja die logistische Regressionsanalyse. Ich bin gerade dabei meine Variablen auf Multikollinearität zu prüfen. Da je nach Ergebnis dann ja einige Fragen entfallen (es dürfen ja keine korrelierenden Variablen in die Regressionsanalyse einfließen).
Jetzt stellt sich mir hierbei die Frage ob ich die Prüfung auf Multikollinearität vor der Transformation der Variablen machen sollte oder im Anschluss? Oder ist das egal?

Danke schon einmal für dein Engagement !

[dutchie]

Hallo

also die AV ist auf "natürliche Weise"dichotom.

Wenn denn dann, machst du die Prüfung auf Multikollinearität nachher
du veränderst ja durch die Transformation die Verteilung usw..

aber warum transformierst du überhaupt???
du kannst die Likert Dinger als metrisch betrachten und
so wie sie sind in die log. Reg stecken.

Die Regression ist ja in gewisser Weise dafür gebaut mit Multiko umzugehen,

es dürfen ja keine korrelierenden Variablen in die Regressionsanalyse einfließen)

"korrelierende UVs"
(immer UV und AV unterscheiden)

nein! die korrreelieren immer irgendwie.

wenn zu 1, ist das Ganze nicht rechenbar,
wenn sagen wir zu 0.9, sind Varianzen eventuell zu groß
das kann man aber kontrollieren.
wenn 0.7 hast du eventuell Interpretationsprobleme
aber sonst, egal.

du kannst auf multiko prüfen, aber solange da keine r=1 steht
hat das keine Konsequenzen.
Wenn UV hoch korrelieren muss man sich fragen, ob da überhaupt
unterschiedliche Inhalte erfragt wurden.

und wenn du "keine Antwort" als Ablehnung interpretierst ist das eher
schräg, aber warum konservativ?

gruß
dutchie

[LeBum]

Hallo Dutchie,

Ich habe irgendwo gelesen (Quelle muss ich noch einmal heraussuchen) das gewisse Voraussetzungen für die logistische Regressionsanalyse gegeben sein müssen. Eine dieser Voraussetzungen war, dass keine Multikollinearität zwischen den UVs besteht.

Mein Betreuer hat mir empfohlen die Likert Fragen in Zustimmung & Ablehnung zu transformieren sowie die 'Keine Antwort' als Ablehnung zu interpretieren. Könnte ich bestimmt auch noch anders machen ('Keine Antwort' gar nicht werten bspw). Da muss ich mal schauen ob ich wissenschaftliche Quellen finde...

Nur damit ich es richtig verstehe, die Prüfung auf Multikollinearität sollte ich NACH der Transformation der Variablen machen, richtig?

Ich prüfe die Multikollinearität übrigens mit VIF. Da habe ich gelesen, dass es unter 10 sein sollte damit alles passt. Da bin ich mir jetzt unsicher auf welchen Wert du dich mit 1 / 0,9 / 0,7 beziehst.

Grüße und schönen Sonntag dir!

[dutchie]

Hallo LeBum

Da bin ich mir jetzt unsicher auf welchen Wert du dich mit 1 / 0,9 / 0,7 beziehst.

das sollten nur bivariate Korrelationen (Pearson) darstellen

Nur damit ich es richtig verstehe, die Prüfung auf Multikollinearität sollte ich NACH der Transformation der Variablen machen, richtig?

ja klar, du rechnest ja mit den transformierten Variablen, von den untransformierten weiß die log Reg ja gar nichts.
Aber du kannst auch mal die untransformierten korrelieren, und schaun was sich durch die Transfromation so ändert.

gruß
dutchie