3: Samspill (ikke-addivitet) 4: Dikotomier 5: Dummy-variabler 1: Vanlige 2: Kurvelinjære 3: Samspill (ikke-addivitet) 4: Dikotomier 5: Dummy-variabler JFRYE2005

Kategoriske variabler ►ordinalnivå (…som ikke kan forutsettes å være på intervall- eller forholdstallsnivå) ►nominalnivå Må kodes om til ► dikotomier (0/1) ► dummysett (dvs. sett av dikotome variabler) JFRYE2005

Y = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + b5x5 Y = b0 + b1(alder) + b2(kjønn) + b3(region) + b4(ledelse) + b5(utdanning) Y = b0 + b10x10 + b20x20 + b30x30 + b40x40 + b50x50 Samspill: b60x60 (x60 = x40 * x52) b11x11 + b12x12 (X12 = X112) b31x31 + b32x32 + b33x33 + b34x34 b51x51 + b52x52 Skala fra 1- 100 i utgangs-punktet, ingen endringer Omkode til 0 og 1 Y = b0 + b11x11 + b12x12 + b20x20 + b31x31 + b32x32 + b33x33 + b34x34 + b40x40 + b51x51 + b52x52 + b60x60

Noen ord om Hardy-boka… JFRYE2005

Dikotomier Variabelen har bare to verdier Kode om variablen til 0 eller 1. Eks. ’kjønn’ – kodes om til ’kvinne’: Mann = 0, Kvinne = 1 JFRYE2005

Grunnleggende logikk: Dummysett: Variabelen har flere enn to verdier Grunnleggende logikk: Kode om variablen til flere nye variabelledd, som alle er dikotomier Hvert variabelledd måler effekten av å ha en spesiell verdi JFRYE2005

(Tre yrkeskat.: off, priv og arbeidsløs) y = a + b1x(yrke) (Tre yrkeskat.: off, priv og arbeidsløs) Koder om til to nye variabler. x1: 1 hvis yrke = off., ellers 0 x2: 1 hvis yrke = priv., ellers 0 (Implisitt vet vi dermed hvem som er arbeidsløs) JFRYE2005

y = b0 + b1x(off) + b2x(priv) (ref.kategori = arbeidsløs) JFRYE2005

Implisitt: Sammenligner også offentlig mot private sysselsatte b1x(off): Måler effekten av å være off. sysselsatt sammenlignet med å være arbeidsløs. b2x(priv): effekten av å være privat sysselsatt sammenlignet med å være arbeidsløs. Implisitt: Sammenligner også offentlig mot private sysselsatte (Effekten av arbeidsløshet er bakt inn i konstantleddet) JFRYE2005

Eksempel fra ESS (SPSS): y = tillit til politikere (trstplt) x1= partivalg (prtvtno) x2 = kjønn (gndr) JFRYE2005

Hvordan velge referansekategori? Statistisk sett har dette ingen betydning Men viktig for fortolkning. Ulike alternativer: 1: Veldefinert gruppe, som det gir mening å sammenligne mot 2: Underliggende ordinalitet – velg en av ytterkategoriene 3: Stor kategori (gir sikkert estimat for referansegruppen) JFRYE2005

1: Gjennomsnittsforskjeller mellom grupper Hardy: 1: Gjennomsnittsforskjeller mellom grupper 2: Interaksjonsledd – viser hvordan effekten av en annen x-variabel varierer for ulike verdier på den kategoriske variabelen JFRYE2005