Ordinale unabhängige Variable in Regression

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  • Опубліковано 25 січ 2025

КОМЕНТАРІ • 11

  • @jurialekseev8533
    @jurialekseev8533 2 роки тому +1

    vielen Dank für das Video! Super erklärt, top aufgebaut und auch noch mit Referenzen

  • @ariane9253
    @ariane9253 2 роки тому +1

    vielen Dank für das informative Video!:)

  • @BootBootification
    @BootBootification 2 роки тому +1

    Danke dafür!

  • @jennykap_
    @jennykap_ 2 роки тому

    Wie heißt die Literatur von Labovitz,1970 & mayer 1971? :)

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  2 роки тому

      Die vollständigen Quellen finden Sie auf der Begleitseite (auch verlinkt in der Beschreibung):
      www.regorz-statistik.de/inhalte/regression_ordinale_pr%C3%A4diktoren.html

  • @alexandremarice
    @alexandremarice 10 місяців тому

    Danke für das Video. 😊 Ich habe noch eine Frage zum "Intervallmittelpunkte nutzen". Müssen nicht bei intervallskalierten Variablen die Abstände zwischen den Ausprägungen immer gleich sein? Also z.B. 1 zu 2 ist genauso groß wie 3 zu 4. Das hätte ich dann ja nicht mehr (täglich zu wöchentlich ist ein anderer Abstand als wöchentlich zu monatlich). Ist das kein Problem?

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  10 місяців тому +2

      Bei einer Intervallskale müssen die Abstände zwischen den numerischen Werten der Skala gleich sein. Wenn ich z.B. täglich mit 365 codiere, wöchentlich mit 52 und monatlich mit 12, dann sind numerisch die Abstände gleich groß zwischen den Zahlen. Und daher ist, wie Sie richtig schreiben, bei dieser Codierung dann der Abstand von täglich zu wöchentlich (365-52) ein anderer als von wöchentlich zu monatlich (52-12).

    • @AlexandreMariceLoic
      @AlexandreMariceLoic 10 місяців тому

      @@RegorzStatistik Danke für die Antwort. 😊 Ich habe jetzt die Literatur von Williams durchgelesen und hab noch eine kleine Frage.. Wenn ich jetzt mit der Variable rechnen will, die vorher ordinal- und jetzt intervallskaliert ist - und ich auch meine Voraussetzungen ganz normal prüfe (z.B. Linearität, Normalverteilung der Residuen) - dann fällt diese Variable natürlich auf. Im Streudiagramm besteht diese Variable ja immernoch aus "Balken" (statt Punktwolke, wie die anderen intervallskalierten). Kann ich die Voraussetzungen trotzdem ganz normal prüfen, also ist das so okay? Oder sollte ich die Variable aus den Voraussetzungen raus lassen?😶‍🌫

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  10 місяців тому +1

      @@AlexandreMariceLoicWenn man die Linearität prüfen will, braucht man LOESS u.ä., weil man sonst bei diesen senkrechten "Balken" nicht wirklich sieht, ob es linear ist oder nicht.

    • @AlexandreMariceLoic
      @AlexandreMariceLoic 10 місяців тому

      @@RegorzStatistik Ja das mache ich so wie in deinem Tutorial mit SPSS (Loess Linie im Diagramm). 😊 Dann kann ich also alle Voraussetzungen so machen mit meiner neuen Variable? 😍 Das wäre echt klasse für meine Masterarbeit. 😇

    • @RegorzStatistik
      @RegorzStatistik  10 місяців тому +1

      @@AlexandreMariceLoicIch wüsste nicht, welche Voraussetzung man anders prüfen müsste, ja.