Zusammenfassung
Untersuchungsmodelle mit nominal oder ordinal skalierten abhängigen Variablen können mit der linearen Regression nicht sinnvoll berechnet werden, da die vom Modell gelieferten Ergebnisse nicht immer im Wertebereich der abhängigen Variablen liegen. Wird z.B. der Kauf (Kodierung der abhängigen Variablen y=1) oder Nicht-Kauf (y=0) eines Produktes betrachtet, so lassen sich Werte unter null oder über eins nicht sinnvoll interpretieren. Als multivariate Analysemethode kann im Fall nominal skalierter abhängiger Variablen die logistische Regression verwendet werden. Ist zusätzlich die Reihenfolge der Kategorien der abhängigen Variablen sinnvoll interpretierbar, dann sollte die ordinale Regression angewendet werden.Skalenniveaus bestehen.
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Rohrlack, C. (2009). Logistische und Ordinale Regression. In: Albers, S., Klapper, D., Konradt, U., Walter, A., Wolf, J. (eds) Methodik der empirischen Forschung. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-96406-9_18
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Print ISBN: 978-3-8349-1703-4
Online ISBN: 978-3-322-96406-9
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