Logistische Regression

[Lili00]

Hallo ihr Lieben,

im Rahmen eines Forschungsprojektes möchte ich folgendes Forschungsfrage beantworten:
Inwiefern lässt sich das Auftreten von Plagiaten anhand der Variablen Methodenkompetenz, Prokrastination, Anstrengungsbereitschaft und Motivation vorhersagen?

Die Stichprobe umfasst 41 SUS einer 12. Klasse.
Das Auftreten von Plagiaten wurde über die Frage: Wie häufig hast du bei der Anfertigung deiner Facharbeit plagiiert? - gar nicht, einmal, zwei bis dreimal, öfters.

Meine Idee wäre, eine Dummyvariable zu erstellen und aus den vier Antworten zwei Fälle zu gestalten: entweder hat plagiiert oder nicht. Dann würde ich eine binäre logistische Regression durchführen. Die UV sind metrisch skaliert.

Meine Frage ist, ob es erlaubt ist, eine solche Dummyvariable zu erstellen. Außerdem hat meine Dozentin etwas von mehreren Dummyvariablen (keine Ahnung in welchem Zusammenhang) gesagt, die aber für mich keinen Sinn ergeben wird.

Ich würde mich sehr freuen, wenn mir jemand Lösungsansätze unterbreiten kann.

Liebe Grüße
Lili

[dutchie]

Hallo

Meine Frage ist, ob es erlaubt ist, eine solche Dummyvariable zu erstellen.

klar, das mach in dem Fall sogar Sinn!!

aber die AV Varianten mit 4 Ausprägungen (ordinal) nicht wegschmeißen
eventuell korrelieren diese Varianten anders!!!

einmal ist keinmal
versus
was sind die Motive von Profi Cheater?

Das kannst du auch erstmal mit Spearman korrelieren,

...dann eventuell in eine ordinale Regression stecken
oder besser Poisson Regression.
ähnlich der log Reg, aber etwas sperrig.

und nicht vergessen die UVs zu korrelieren

..du könntest aber auch ganz anders vorgehen...
Diskriminanzanalyse?
weil für eine log Reg ist die Stichprobe etwas zu klein

gruß
dutchie

[Lili00]

Hallo Dutchi,

Vielen Dank für deine ausführliche Antwort!

Zwecks den Ausprägungen würde ich dann mehrere Dummys erstellen oder also: nicht plagiiert, hat plagiiert/ nicht plagiieet und zwei-dreimal/ nicht plagiiert und öfters, korrekt? Dann müsste ich aber die Alphafehlerkumulation beachten oder? (Wie würde das an der Stelle funktionieren?)

Die UVs muss ich korrelieren, um die Multikollinearität zu überprüfen oder? (Zumindest habe ich das so gelesen).

Über die Diskriminanzanalyse werde ich mich auch jeden Fall belesen! Danke für den Hinweis. Meine Dozentin meinte, ich solle die kleine Stichprobe in den Limitationen diskutieren.

Tut mir leid, dass ich jetzt erneut einige Fragen stelle.


Liebe Grüße
Lili

[dutchie]

Hallo

Zwecks den Ausprägungen würde ich dann mehrere Dummys erstellen oder also: nicht plagiiert, hat plagiiert/ nicht plagiiert und zwei-dreimal/ nicht plagiiert und öfters, korrekt?

nope, du macht erstmal eine dichotome Variable (ein dummie!!)
0 = nicht plagiiert
1 = einmal oder zwei oder dreimal (alle in eins!)

...aber dazu müsste man auch die beobachtet Verteilung der AV kennen!

das meint dann schuldig oder nicht AV dichotom
--> binäre log Regression

wenn du die vier Kategorien beibehältst, muss du gar keine dummies bauen
das macht die software, du musst nur eine Referenzkategorie wählen
(in dem Fall bietet sich an ...nicht plagiiert)
die aber nur dann, wenn du eine multinomiale Regression willst
--> multinomiale log Regression
(das negiert aber den ordinalen Charakter der Daten)

wenn du den berücksichtigen willst
--> ordinale Regression
dann ist immer die Vorgängerkategorie Referenz, macht der PC aber auch automatisch.
..im Prinzip ist das eigentlich immer dasselbe, nur die Referenzen ändern sich

nur hat die AV ein Problem, sie ist vermutlich sehr schief!
--> Poisson Regression??

Alpha brauchst du nicht justieren, das wird wahrscheinlich eh nicht signifikant.

Die UVs muss ich korrelieren, um die Multikollinearität zu überprüfen oder? (Zumindest habe ich das so gelesen).

ja, und weil es interessant ist, deine UVs korrelieren wahrscheinlich stärker untereinander als mit der AV
..und zudem musst du auch erstmal jemanden finden der ein Plagiat zugibt.

Es wäre alles einfacher, wenn man eine lineare Regression macht!
dazu müsste die AV aber metrisch sein! man kann aber diskutieren, ob das hier nicht besser wäre.
..die Diskriminanzanalyse braucht auch eine metrisch AV (soweit ich weiß)

also AV anders messen:
wie oft haben sie plagiiert ?
--> dann sollen die eine Zahl angeben, die ist dann metrisch!
ohne Antwortvorgabe!

und dann kommt es auf die Verteilung der AV an...

gruß
dutchie

[dutchie]

test

[Lili00]

Ich probiere die verschiedenen Varianten nachher einmal aus.
Poisson Regression sagt mir bisher nichts, da werde ich mir dementsprechend erst einmal notwendiges Hintergrundwissen aneignen.

Zwecks der linearen Regression: Das wäre definitiv sehr viel einfacher. Leider hatte ich die Voraussetzung der metrischen AV bei der Erstellung des Fragebogens nicht berücksichtigt und auch meine Betreuerin hat leider nichts dazu gesagt. Daher hatte ich die Frage in Anlehnung an eine andere Studie so formuliert (also gar nicht, ein-bis zweimal, öfters). Da die Befragung inzwischen abgeschlossen ist, bleibt mir leider auch nichts anderes übrig, als das jetzt so hinzunehmen. Für das nächste Mal bin ich auf jeden Fall schlauer.

Ich danke dir für deine erneute ausführliche Antwort!

Liebe Grüße
Lili

[Lili00]

Achso und tatsächlich haben zumindest 41,5 % der Befragten angegebenen, zumindest einmal plagiiert zu haben. Da war ich schon einmal sehr erleichtert, dass sie zumindest ehrlich waren.