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Die logarithmierten Odds Ratios log10die den Vergleich der Variablen untereinander wieder erleichtern und an die Effektstärkeberechnungen aus Wirkung schwacher Faktoren im Vergleich anknüpfen, sind in Abbildung 1 zusammengestellt. Der Effekt der positiven Ausprägung dieser Variable erscheint jetzt zwar immer noch klein, aber deutlich stärker als zuvor, vor allem aber wirkt er in die entgegengesetzte Richtung. Im obigen Regressionsmodel wurde zwar berechnet, wie die Gesamtwirkung mehrerer Variablen auf die Einzelvariablen zu verteilen ist.

Inhaltsverzeichnis

Die Kombinationen von Variablen wurden aber noch nicht als eigenständige Prädiktorvariablen in die Rechnung einbezogen. Existieren signifikante Interaktionen zwischen den Faktoren?

Wie ist die Wirkung von Faktorenkombinationen einzuschätzen wie etwa beim gleichzeitigen Vorliegen von Einsilbigkeit, Wortausgang auf Konsonantengruppe und Plosivauslaut wie in Rand, Licht, Korb, Markt?

In einer weiteren Regressionsanalyse wird ein neues Modell berechnet, in dem nicht nur die Haupteffekte der einfachen Variablen, sondern auch die Interaktionen von Variablenkombinationen zur Prüfung anstehen.

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Es soll zu einer feingliedrigeren Faktorenstruktur führen und den Beitrag der Interaktionen greifbar machen. Unsere spezifischen Hypothesen lauten also: Die Effektrichtungen und die Effektstärkeverhältnisse ähneln bei Haupteffekten denen des Modells ohne Interaktionen.

Die Berechnung in R ergibt das Modell in Listing 2. Bei den Haupteffekten ähneln die Effektrichtungen und Effektstärkeverhältnisse grob 6 denen des ersten Modells vgl.

Hypothese 4. Die restlichen Interaktionen verhalten sich hypothesenkonform. Der ES-Effekt potenziert sich bei der Interaktion positiver Variablenausprägungen, die in die gleiche Richtung wirken vgl.

Das logistische Regressionsmodell

Allerdings ist diese Zweierinteraktion in binare variable in r Dreierinteraktion enthalten. Wie dieses bisher nur zum Teil nachvollziehbare Ergebnis im Einzelnen zustande kommt, zeigt Abbildung 2.

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Die interagierenden Faktoren sind über Abschnitte auf der x-Achse und den Geradentyp dargestellt oben. Im Falle der Dreierinteraktion unten tritt zusätzlich eine Aufspaltung in Teildiagramme Konsonantengruppe: nein vs.

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Konsonantengruppe: ja hinzu. Die beiden ersten Diagramme illustrieren das nicht hypothesenkonforme Zusammenwirken von Variablen in Zweierinteraktionen. In der Zweierinteraktion, die im zweiten Diagramm dargestellt wird, interagieren die Variablen mit entgegengesetzten Wirkungsrichtungen.

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Unberührt bleibt dabei unsere noch frische Erkenntnis, dass der ES-Anteil grundsätzlich sinkt, sobald in der letzten Silbe ein kurzer Vokal auftritt die rote, gestrichelte Linie bleibt immer unter der schwarzen, durchgezogenen Linie. Dieses Zwischenergebnis mag nach obigen Erläuterungen zwar einleuchten, entspricht aber wie gesagt nicht unseren eingangs formulierten Hypothesen.

In Konsonantengruppen am Wortende hat aber das Erscheinen eines Plosivauslauts durchgehend also auch bei Mehrsilbern einen merklichen Anstieg des ES-Anteils zur Folge im rechten Teildiagramm liegt die rote, gestrichelte Linie immer deutlich über der schwarzen, durchgezogenen Linie. Diese Tatsache sorgt letztendlich doch dafür, dass die Interaktion der positiven Ausprägungen aller drei Variablen knapp einen positiven Effekt erreicht vgl.

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Die Konsonantengruppe am Wortende und der tiefe a-Vokal in der letzten Silbe, die schon selbst den ES-Anteil stärker anheben, schwächen jedenfalls die Wirkung der Einsilbigkeit etwas, ganz so, als ob der ES-Anteil binare variable in r oben limitiert wäre. So kann die Konsonantengruppe, eine sog. Dass unterschiedliche Konsonantenkombinationen eigentlich unterschiedliche Auswirkungen auf die Endungswahl haben, ist zu vermuten dazu Sonoritätshierarchie und Kodakomplexität.

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