Hallo,
ich habe folgendes Problem bei der Auswertung meiner Umfrage für meine diplomarbeit:
Ich möchte eine Regression mit Einkommen als UV und Zahlungsbreitschaft als AV durchführen. Leider sind beide Variablen kategorial und nicht metrisch, d.h. z.B. 200-1000€ etc.
Eine logistische Regression wäre nicht so gut. Ist es also möglich eine lineare Regression mit jeweils den Mittelwerten der einzelnen Kategorien durchzuführen?
Wie geht man denn in so einem Fall normalerweise vor?
LG Verena
Regeressionsanalyse mit kategorialen UV und AV
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VerenaJohn
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Jack Crow
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Wenn du das Einkommen nur kategorial erhoben hast wirst du wahrscheinlich keine groß andere Möglichkeit zur Regression haben. Wie ist denn die Variable Zahlungsbereitschaft codiert? Wenn diese dichotim ist (also "niedrig" - "hoch") kannst du eine binäre log. Reg. durchführen (darauf achten daß die Einkommensvariable als kategorial definiert wird!). SPSS gibt dann den sog. Effektkoeffizienten aus, der angibt wie stark sich im Vergleich zu einer Referenzkategorie die Änderung einer Kategorie der UV auf die Chance des Eintretens des Werts 1 (also z.B: hohe Zahlungsbereitschaft) auswirkt. Wenn die Referenzkategorie z.B. "kein Einkommen" wäre hättest du dazu für jede Einkommenskategorie den Vergleichswert im Verhältnis zu 1,000, also z.B. 1000-3000€ 1,500 - dann wäre eine hohe Zahlungsbereitschaft 50% wahrscheinlicher als bei keinem Einkommen.VerenaJohn hat geschrieben:logistische kan man so schlecht interpretieren, wenn es um einkommen und zahlungsbreitschaft geht....
oder?
Ob dir eine solche Interpretation weiterhilft kommt natürlich auf deine Hypothesen/ Fragen an, aber lineare Zusammenhänge kann man mit kategorialen Daten eben schlecht errechnen. Alternativ kannst du natürlich normale bivariate Zusammenhangsmaße benutzen.
