Dalmatien und Montenegro

Floericke, Kurt

Bibliographische Daten

Monographie

Strukturtyp:: Monographie

Werks-URN (URL):: https://digi.evifa.de/viewer/resolver?urn=urn:nbn:de:kobv:11-713907

URN:: urn:nbn:de:kobv:11-713907

Persistenter Identifier:: BV047607399

Titel:: Dalmatien und Montenegro

Untertitel:: Blicke ins "Kulissenland"

Autor:: Floericke, Kurt

Erscheinungsort:: Berlin

Verlag:: Vereinigung Heimat und Welt

Erscheinungsjahr:: 1911

Signatur:: 2019 A 48

Lizenz:: Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)

Sammlung:: Allgemeiner Bestand

Wissensgebiet:: Sozial- und Kulturanthropologie > Soziale Organisation und Praxis

10 Regressions- und Faktorenanalyse ethnologischer Daten Die (linear-additive) Regressionsgleichung lautet dann: X M = a + biX] + b2X2 + ...+ bM-lXM-1 + eM mit der Bedeutung: a : Betrag des abhängigen Merkmals, wenn alle unabhängigen Merkmale den Wert O an nehmen („Sockelbetrag”) bj: Betrag um den sich das abhängige Merkmal ändert, wenn das unabhängige Merkmal Xj sich um den Wert 1 ändert, unter Abzug des Effekts der übrigen unabhängigen Merkmale der Gleichung. Sofern das abhängige Merkmal dichotom ist, ist dies der Prozentsatz der Untersuchungseinheiten, deren Wert für das abhängige Merkmal sich verschiebt. Die b-Koeffizienten sind die Einflußgewichte der unabhängigen Merkmale (,, unstandardisierte Regressionsgewichte’ ’). ejvj: Betrag des abhängigen Merkmals, der auf den Einfluß nicht-gemessener unabhängi ger Merkmale und Meßfehler zurückgeht und durch die gemessenen unabhängigen Merkmale mit ihren Einflußgewichten und den Sockelbetrag nicht vorhergesagt und erklärt werden kann („Fehlerterm”). Sofern alle Merkmale der Gleichung dichotom sind, sind a und ejy[ identisch. Unter Berücksichtigung der Varianz der Merkmale (die die Streuung eines Merkmals um seinen Durchschnitt mißt) kann diese unstandardisierte Regressionsgleichung standar disiert werden, so daß der Sockelbetrag a = O wird, alle Merkmale auf derselben Skala und die Einflußgewichte als standardisierte Regressionskoeffizienten („Pfadkoeffizi enten”) ß auf einer Skala mit den Extremwerten O (Einflußlosigkeit) und ± 1. (maximaler positiver bzw. negativer Einfluß) gemessen werden. Dieser Interpretationsvorteil hat den Nachteil der Abhängigkeit der Kausalanalyse von der datensatzspezifischen Variabilität (Ziegler 1972:134-5). Wird in die Regressionsanalyse eine Datenmatrix eingegeben, so ist die Regressions gleichung als Behauptung über jede Zeile der Datenmatrix zu verstehen, die besagt, der Wert jedes Untersuchungsfalls für das abhängige Merkmal sei eine linear-additive Kombi nation seiner Beobachtungswerte für die unabhängigen Merkmale gewichtet mit über der gesamten Menge der N Untersuchungseinheiten konstanten Einflußgewichten (und, so vorhanden, konstantem Sockelbetrag). Der Fehlerterm läßt sich in diesem Fall als Diskre panz zwischen beobachtetem und aufgrund der Regressionsgleichung geschätztem Wert für das abhängige Merkmal für jeden einzelnen Untersuchungsfall bestimmen. Sofern eine Korrelations- oder Kovarianzmatrix vorlag, ist die Regressionsgleichung als Durchschnitts behauptung über alle Untersuchungseinheiten zu verstehen und der Fehlerterm kann nur als Durchschnittswert angegeben werden. Schlußfolgerungen über Einzelfälle sind jeder zeit möglich, wenn ihre Daten für die unabhängigen Merkmale bekannt sind. Die Konstan ten bleiben von diesem Unterschied der Eingabedaten unberührt. Die Berechnung der unbekannten Konstanten geschieht mit dem Verfahren der Klein- ste-Quadrate-Schätzung (Hummell u. Ziegler 1976:E39-48), in dem die unbekannten Ein flußgewichte und der Sockelbetrag so bestimmt werden, daß das Quadrat der Abweichun gen zwischen Beobachtungswert Xj^j und Schätzwert Xm des abhängigen Merkmals im ge samten Datensatz minimiert wird: E (X M - X M )2- £ (X M - a - biXi - b 2 X 2 - ... - b M -lX M -l) 2 = £ e^= min.

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Volltext: Zeitschrift für Ethnologie, 105.1980

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