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Binäre Logistische Regression - 103 -
dem 50. und dem 75. Perzentil den Wert 3 und Fällen über dem 75. Perzentil den
Wert 4 zuweisen.“ (SPSS für Windows 2002, Kategoriale Daten, Variablen kategorisieren)
Für die 6 Faktoren wurde entschieden, dass sie in 4 Gruppen eingeteilt werden, die
mit dem Wert 1 ein „sehr starkes Interesse“, dem Wert 2 ein „starkes Interesse“,
dem Wert 3 ein „schwaches Interesse“ und dem Wert 4 „kein Interesse“ darstellen.
10.3 Vorgehensweise und Modellerklärung
[Die Überlegungen dieses Abschnitts stützen sich auf Backhaus et al (2003), S.
118 ff. Diverse mathematische Erklärungen wurden annähernd wörtlich, aber
bezugnehmend auf das konkrete Beispiel, übernommen.]
Nachdem die Faktorwerte in Ränge eingeteilt wurden, konnte mit der entsprechenden
Analyse begonnen werden. Doch zuvor wird noch auf einige Modelle eingegangen,
die im Vorhinein betrachtet wurden, und danach wird die Theorie der binären
logistischen Regression erläutert.
Im ersten Schritt haben wir uns die „Varianzanalyse“ angesehen, die die Wirkung
einer (oder mehrerer) unabhängiger Variablen auf eine (oder mehrere) abhängige
Variable untersucht. Dieses Modell konnte nicht genommen werden, da die abhängige
Variable metrisches Skalenniveau aufweisen muss, unsere abhängigen Variablen,
e-Voting und e-Partizipation, stellen jedoch kategoriales Skalenniveau dar.
Weiters haben wir die „loglinearen Modelle“ geprüft, ob diese auf unseren Fall anwendbar
sind. „Loglineare Modelle (kurz für: logarithmisch-lineare Modelle) behandeln
die Frage, welche Beziehungen Variablen mit diskreten Werten (nominal- oder
ordinalskalierte Variablen) untereinander aufweisen. Dabei handelt es sich in der
Regel um mehr als zwei Variablen, da sonst die Erstellung einer Kreuztabelle, etwa
mit anschließendem Chi-Quadrat-Test, zur Analyse ausreichend wäre (Bühl/Zöfel
2000a, S.99).“ Dieses Modell überschreitet allerdings die Zellenhäufigkeiten. Die
unabhängigen Variablen, wie z. B. Transaktionsnutzer mit e-Mail, Bürgerdienstnutzer/Browser
und Partizipationsnutzer, sind jeweils mit 4 Kategorien von „sehr starkes
Interesse“ bis „kein Interesse“ kategorisiert, während die abhängigen Variablen,
wie z. B. e-Voting und e-Partizipation, mit 3 Kategorien versehen sind. Das bedeu-