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Voraussetzungstest, Signifikanz
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Autor:
Andrea

Erstellt am:
07.12.2008
Neuer Kommentar
Themengebiet: Logistische Regression
Frage: Voraussetzungstest, Signifikanz

Guten Abend

 Im Rahmen einer Statistikarbeit müssen wir die Determinanten, welche Einfluss auf die Erwerbstätigkeit von Frauen haben, prüfen.

Wir sind nun bei den Voraussetzungstests (Linearität, einflussreiche Fälle und Multikolinearität) angelangt. Unsere Frage nun: Muss man eine Variable, welche die Voraussetzung der Linearität verletzt aus dem Modell werfen oder gibts da Möglichkeiten, so dass wir sie trotzdem drin behalten können? Bei der Multikolinearität kann man ja u.a. zentrieren oder bei einer schiefen Verteilung logarithmieren...gibts auch so eine Möglichkeit für die Linearität?

Eine andere Frage betrifft die Signifikanz: Wir haben zwei Variablen, bei denen wir von der Theorie her überzeugt sind, dass sie einen Einfluss haben. Unsere Berechnungen geben allerdings nicht-signifikante Werte aus. Wir arbeiten mit einer Stichprobe von 1200 Personen, was laut unserem Professor ja eher klein ist. Klein besetzte Kategorien können ja mitunter ein Grund für nicht-signifikante Koeffizienten sein. Gibt es sonst noch Erklärungsansätze für nicht-signifikante Werte oder müssen wir davon ausgehen, dass die Hypothesen für die Population nicht stimmen oder einfach die Fallzahlen zu klein sind?

 

Vielen herzlichen Dank für Eure Hilfe.

Liebe Grüsse

Andrea



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