Dichotome nominalskalierte AV

Wissenschaft Sozialwissenschaften
#1

Hallo zusammen!

Erst mal frohe Ostern !:smile:
Ich führe mit SPSS eine Auswertung an einer großen Stichprobe durch (2650 Probanden). Ich habe nun mehrere dichotome nominalskalierte AVs, also jeweils Krankheit ja/nein. Die Uvs sind zum einen das Geschlecht, 3 Altersklassen, 4 Semesterzahlkalssen und 15 versch. Studienfächer. Wenn ich nun die Studienfächer (oder auch Altersklassen usw.) prüfen möchte, ob sie sich in der Prävalenz der Krankheiten sign. unterscheiden, kann ich doch nur jeweils 2 Studienfächer hinsichtlich einer AV vergleichen?

Und das mache ich dann mit einem Chi-Quadrat-Test? Oder gibt es da noch einen anderen Test? Bei SPSS kann ich ja leider beim Chi-Quadrat-Test bei der Gruppenvariable keine Untergruppen definieren, die ich vergleichen möchte (so wie z.B. beim Mann-Whitney-Test). Das heisst, ich müsste z.B. meine Studienfach-Variable mit den 15 Ausprägungen/Fächer umkodieren, also jedes Fach als eine Variable, um sie dann mit Chi-Quadrat auf sign. Unterschiede prüfen zu können?

Ich danke euch schon mal im voraus für jegliche Hilfe!:smile:

Viele Grüße,
Jenny

#2

Hallo Jenny,

das übliche Auswertungsformat für Deine Erhebung dürfte die logistische Regression sein.

Hier werden alle unabhängige Variablen in die Analyse eingeschlossen und es wird geprüft, in wie weit Sie Erklärungswert für das Zustandekommen einer abhängigen dichotomen Variable besitzen.

Die logistische Regression ist unter SPSS durchzuführen, jedoch kein besonders einfaches Verfahren.

Bei dem Verdacht auf Interaktionen zwischen den Variablen können auch weitere Modelle zusätzlich durchgeführt werden. EIn wirklich gutes Buch was anschaulich auch für Einsteiger durch SPSS führt ist meiner Meinung nach: „A Handbook of Statistical Analyses using SPSS“ von Sabine Landau & Brian S. Everitt (vgl. http://www.amazon.de/Handbook-Statistical-Analyses-U…).

Lieben Gruß
Patrick

#3

Hallo Patrick,

vielen dank für deine Antwort! Ich wollte die log. Regression noch zuisätzlich machen. Ich dachte, ich kann anhand der log. Regression keine signiifkanten Unterschiede zwischen den einzelnen Studienfächern/Altersklassen usw. herauslesen sondern nur welche UV einen signifikanten Einfluss auf die Av hat und welche Uvs einen größeren/kleinen Einfluss haben (anhand den Odds bzw. Odds-Ratios)? Oder hab ich da was falsch verstanden?

Liebe Grüße,
Jenny

#4

Hallo!

vielen dank für deine Antwort! Ich wollte die log. Regression
noch zuisätzlich machen. Ich dachte, ich kann anhand der log.
Regression keine signiifkanten Unterschiede zwischen den
einzelnen Studienfächern/Altersklassen usw. herauslesen
sondern nur welche UV einen signifikanten Einfluss auf die Av
hat und welche Uvs einen größeren/kleinen Einfluss haben
(anhand den Odds bzw. Odds-Ratios)? Oder hab ich da was falsch
verstanden?

Das ist schon ungefähr korrekt. Jedoch bezieht sich der Vergleich in der Analyse nicht nur in Bezug auf die Varablen untereinander, sondern eine z.B. im Wald-Test signifikante UV bedeutet, dass innerhalb dieser einen Variable sich die Odds statistisch bedeutsam verändern, wenn man die Ausprägung innerhalb der UV wechselt.

Man könnte ja die logistische Regression auch mit nur einer UV rechnen und sieht dann, ob sich die einzelnen Stufen der UV bedeutsam voneinander unterscheiden.

Ein Problem für das Modell sind u.U. Deine Variablen. Außer dem Studienfach ist alles mind. ordinal oder dichotom kategorial. Das Studienfach fällt also als mehrfach abgestufte kategoriale Variable raus - was für das Modell ein Problem darstellt. Hier wäre u.U. eine Dummy-Kodierung zu überdenken, sowie eine gröbere Einteilung (z.B. Naturwissenschaften statt Mathematik, Chemie oder Biologie als einzelne Fächer).

Lieben Gruß
Patrick