Multivariate Logit-Modelle für ordinalskalierte abhängige Variablen

Abstract

In dieser Arbeit wird gezeigt, wie multivariate Modelle geschätzt werden können, bei denen die abhängige Variable auf Ordinalskalenniveau vorliegt. Solche Variablen kommen in soziologischen Untersuchungen relativ häufig vor, manche Autoren vertreten sogar die Meinung, daß ein höheres Skalenniveau bei sozialwissenschaftlichen Messungen kaum erreichbar ist. Während Prüfverfahren für bivariate Zusammenhänge bzw. für Gruppenvergleiche mit ordinalskalierten Variablen seit langem im sozialwissenschaftlichen Methodenarsenal und den entsprechenden Statistik-Programmpaketen zur Verfügung stehen, sind adäquate multivariate Auswertungsverfahren, welche den simultanen Einfluß mehrerer unabhängiger Variablen zu prüfen erlauben, noch relativ unbekannt. Es werden Logit-Modelle vorgestellt, die die ordinale Information der abhängigen Variablen nutzen. Nach der Analyse eines einfachen Beispiels (um die Interpretation ordinaler Logit-Modelle möglichst gut nachvollziehbar zu machen) wird ein komplexeres Modell dargestellt. Hier werden weitere Grundlagen und Interpretationsmöglichkeiten, vor allem in inferenzstatistischer Hinsicht, diskutiert. Der Anhang enthält Hinweise auf Programme zur Berechnung der hier vorgestellten Modelle. (ICF)