Ich führe momentan eine lineare multiple Regressionsanalyse mit einigen Dummy-Variablen durch. Habe also zB den Dummy Farbe mit 5 Kategorien (zb rot ja/nein, blau ja/nein..), den Dummy Zierteil mit 6 Kategorien usw.
Ziel der Analyse ist später eine Prognose, daher mir sind auch die standardisierten ß Werte wichtiger (um den unterschiedlichen Einfluss messen zu können).
Nun bin ich mir unsicher, wie sich die verschiedenen Analysemethoden (Einschluss oder schrittweise) mit der Aufnahme der Variablen und Referenzkategorien verhalten.
a) Eignet sich bei mehreren Dummies die schrittweise Analyse? Oder sollten doch immer ALLE eingeschlossen sein?
b) Sind Referenzkategorien bei einem Modell mit mehreren Dummies überhaupt sinnvoll? Bei Tests verhält sich die Gleichung nämlich völlig verschieden, je nachdem, welche Kategorie ich bei den einzelnen Dummies als Referenzkategorie wähle. Da ich inhaltlich auch keine Kategorie direkt als Referenzkategorie festlegen könnte, würde auch die Interpretation bei der Anwendung von Referenzkategorien schwer.
Meine Wahl wäre jetzt die schrittweise Analyse ohne Referenzkategorien, aber sicher bin ich mir nicht.
Ich hatte einen Test ausgeführt: mit der Analysemethode Einschluss ohne Referenzkategorie schließt er natürlich automatisch einige Variablen wegen Kollinearität aus. Bei der schrittweisen Analyse fallen dann die ausgeschlossenen Variablen wegen Signifikanz heraus, nur vereinzelt wegen Kollinearität, weil die Signifikanz zuerst greift.
Kann mir jemand weiterhelfen? Die Frage ist also ob Einschluss oder schrittweise und ob Referenzkategorie ja oder nein.
Vielleicht gibt es ja auch eine feste Regel, wie z.B., dass man bei Dummies immer die Einschlussmethode benutzt , von der ich nichts ahne
Viele Grüße und danke,
Sophia
