„Ordinale Regression“ Am Beispiel des Eurobarometers 60.0

1. „Ordinale Regression“ Am Beispiel des Eurobarometers 60.0 • Methode • Regressionsanalyse ist das wichtigste und am häufigsten angewendete multivariate Analyseverfahren, • da es vielseitig und flexibel eingesetzt werden kann • Beschreibung und Erklärung von Zusammenhängen (ein strukturen-prüfendes Verfahren, welches sachlogische - möglichst gut fundierte - Vorstellungen über den Kausal-zusammenhang zwischen Variablen wiedergibt) • Durchführung von Prognosen Die Verfahren der Regressionsanalyse in SPSS • Voraussetzungen ordinale Regression • UV müssen jeweils mit AV signifikant korrelieren • keine Multikollinearität • Datensatz • mündliche Befragung mit Hilfe standardisierter Fragebögen durch die Europäische Kommission in Europa (Sept. 2003) • Forschungsfrage • die Wahrscheinlichkeit, mit welcher das Ereignis Sporttreiben eintritt, wird von Nationalität, Alter, Geschlecht und Familienstand bestimmt Analyseergebnis, n=16124 • 2 Interpretationsmöglichkeiten • Überblick über die allgemeinen Einflüsse der Faktoren • Nordeuropäer treiben im Verhältnis zu Südeuropäern mehr Sport • Jüngere (15-25 J.) sind sportlich aktiver als die 65+ Generation • Männer sind sportlicher als Frauen • alleinlebende Ledige beschäftigen sich mehr mit Sport als Verwitwete • Berechnung der kummulierten Wahr-scheinlichkeiten für die Sportkategorien Sporthäufigkeit nach Länder-gruppen in % sport=1 sport=2 sport=3 sport=4 Variablen alter: 1=15-25 J./ 2=26-44 J./ 3=45-64 J./ 4=65 und Ältere sex: 0=Männer / 1=Frauen famstandK: 1=verheiratet, ledig / 2=ledig alleine / 3=geschieden, getrennt lebend / 4=verwitwet Verknüpfungsfunktion: Logit. a Dieser Parameter wird auf Null gesetzt, weil er redundant ist. Nagelkerke (Pseudo R2)=0,145 laender=1 laender=2 laender=3 laender=4 • FAZIT • ordinal skalierte abhängige Variablen kommen in den Sozialwissenschaften relativ häufig vor • bisher • meistens als intervallskalierte metrische Variablen behandelt (problematisch, da keine gleichen Skalenabstände) • dichotomisiert (Informationsverluste, willkürliche Festlegung der Grenzen) • Verfahren der ordinalen Regression allerdings in SPSS ebenso problematisch, da • standardisierte untereinander vergleichbare Schätzer fehlen • Modell mit vielen Variablenausprägungen und Wechselwirkungen kaum noch zu interpretieren ist • die Methode bisher wenig in der Forschungspraxis Eingang gefunden hat Plakat vorgestellt von Elaine Souza Bruder und Antje Stubert im Rahmen des FoKo “Multivariate Datenanalyse” [Wittenberg, WS 2005/2006] am 11.02.2006