Bimodale Verteilung

Allgemeine Fragen zu Statistik mit R.

Bimodale Verteilung

Beitragvon geraldine.klaus » Di 12. Jun 2018, 11:31

Hallöchen,

Ich habe eine Fragebogenuntersuchung zur Akzeptanz von verschiedenen Maßnahmen durchgeführt.

Die Akzeptanz habe ich mittels multipler Regressionen und relative importance (Relaimpo) durch mehrere Prädiktoren (Affekt, Fatalismus,
Problemwahrnehmung, Einstellung...) vorhergesagt (abhängige und unabhängige Variablen sind jeweils Skalen, bestehend aus mehreren Items).

Bei der Betrachtung des Antwortmusters auf der Akzeptanzskala und einzelnen Akzeptanz-Items für bestimmte Maßnahmen, habe ich eine
bimodale Verteilung bemerkt und würde dieser gerne näher auf den Grund gehen (Die Items wurden mit Analogskalen von 1 bis
101 erhoben). Es scheint eine Gruppe "starker Ablehner" und eine Gruppe "Unentschlossener" zu geben. Jetzt würde ich gerne wissen, was diese
Gruppen unterscheidet. Bzw. werden viele meiner demographischen Variablen, wie Bildungslevel und Milieu in den jeweiligen Testverfahren nicht
signifikant, da durch die nicht gegebene NV, die Standardabweichungen riesig sind.

Ich bin bei der Suche nach Lösungsmöglichkeiten auf latent class und regression mixture analysis gestoßen. Für letzteres habe ich auch ein
Beispiel für die Umsetzung in MPlus gefunden, da ich aber mit R arbeite (wenn man das so nennen kann :lol: ), würde ich es gerne damit berechnen.
Hier bin ich allerdings etwas überfordert :oops:

Kann mir jemand bei diesem Problem helfen? Ist eines der Verfahren für meine Frage überhaupt geeignet?

Liebe Grüße
geraldine.klaus
 
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Re: Bimodale Verteilung

Beitragvon Hufeisen » Di 12. Jun 2018, 19:40

Hallo,

ich werde es versuchen.

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Die Akzeptanz habe ich mittels multipler Regressionen und relative importance (Relaimpo) durch mehrere Prädiktoren (Affekt, Fatalismus,
Problemwahrnehmung, Einstellung...) vorhergesagt (abhängige und unabhängige Variablen sind jeweils Skalen, bestehend aus mehreren Items)

Das klingt nach psychologischen Merkmalen, von denen eine hohe Multikollinearität zu erwarten wäre. Hast du vorher auf Multikollinearität geprüft? Ich verstehe auch nicht, was es genau heisst, wenn du schreibst: "abhängige und unabhängige Variablen sind jeweils Skalen, bestehend aus mehreren Items". Ich nehme an, hier wurden mehrere Fragen zu einem Phänomen zusammengefasst und vorher auf Eindimensionalität geprüft? Also etwa 1) Essen sie Käfer?; 2) Essen sie Schmetterlinge? als Konstrukte zur Messung der kulinarischen Vorliebe für Insekten.

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Es scheint eine Gruppe "starker Ablehner" und eine Gruppe "Unentschlossener" zu geben. Jetzt würde ich gerne wissen, was diese
Gruppen unterscheidet. Bzw. werden viele meiner demographischen Variablen, wie Bildungslevel und Milieu in den jeweiligen Testverfahren nicht
signifikant, da durch die nicht gegebene NV, die Standardabweichungen riesig sind.

Hier würde mich interessieren, wie die Gruppe der Unentschlossenen konstruiert ist? Eigentlich sollte hier aber kein Problem vorliegen, da das Regressionsmodell keine Verteilung in den Daten voraussetzt, also auch keine Normalverteilung.

Aber ich kann hier natürlich nur raten.
Neu in R, versuche trotzdem zu helfen.
Hufeisen
 
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